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公开(公告)号：CN111031511A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911371100.4
申请日：2019-12-26
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种面向物联网的可变粒度实时环境数据采集方法，属于无线传感器网络(WSN)领域。无线传感器网络中节点受限于自身体积，所携带的能量有限，而且数据的传输能耗会占用很多的节点能耗，因此如何降低节点能耗是WSN中很重要的一个问题。考虑到在采集正常数据的WSN中，节点所采集的数据通常具有较强的数据相关性，这使得利用数据的线性相关性进行数据预测，减少数据传输量，降低数据传输的能耗，延长网络的生命周期成为了可能。在本方法中，需要在环境传感器节点和服务器汇聚节点上运行相同的预测模型。在同一时刻，预测模型在两端产生出相同的预测实时数据。同时在环境传感器节点上进行预测值和实际实时数据的偏差判断，如果满足预测，就抑制传感器节点通信行为以减少数据传输量，降低整体能耗。如果不满足预测，就需要环境传感器节点发送数据。同时本方法提出一种相应的数据编码方式以压缩数据体积和一种适用于双预测模型的数据包消息格式。
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