Saknade data är vanligt i trådlösa Sensor Networks (WSNs), särskilt med multi-hop kommunikation. Det finns många orsaker till detta fenomen, såsom instabil trådlös kommunikation, synkroniseringsproblem och opålitliga sensorer. Tyvärr, saknas data skapar ett antal problem för WSNs. För det första, eftersom de flesta sensornoder i nätverket är batteridrivna, är det för dyrt att ha noderna åter överföra saknade data över hela nätverket. Dataöverföring kan också orsaka tidsfördröjningar vid upptäckt av onormala förändringar i en miljö. Dessutom är lokala resonemang tekniker på sensornoder (såsom maskininlärning algoritmer för att klassificera tillstånd i miljön) i allmänhet inte tillräckligt robust för att hantera saknade data. Eftersom sensordata som samlas in av en WSN i allmänhet korreleras i tid och rum, illustrerar vi hur man avsevärt kan förbättra nätverkets prestanda genom att ersätta saknade sensorvärden med rumsligt och tidsmässigt korrelerade sensorvärden. Våra studier visar dock att det är viktigt att avgöra vilka noder som är rumsligt och tidsmässigt korrelerade med varandra. Enkla tekniker baserade på Euclideans avstånd är inte tillräckliga för komplexa miljöinstallationer. Således har vi utvecklat en roman Nearest Neighbor (NN) imputation metod som uppskattar saknade data i WSNs genom att lära rumsliga och temporal korrelationer mellan sensorn noder. För att förbättra söktiden använder vi en kd-tree datastruktur, som är ett icke-parametriskt, datadrivet binärt sökträd. Istället för att använda traditionellt medelvärde och varians av varje dimension för kd-tree konstruktion, och Euclidean avstånd för kd-tree sökning, använder vi viktade varianser och viktade Euclidean avstånd baserat på uppmätta procentandelar av saknade data. Vi har utvärderat detta tillvägagångssätt genom experiment på sensordata från en vulkan dataset som samlats in av ett nätverk av Crossbow Motes, samt experiment med hjälp av sensordata från en motorväg trafikövervakning ansökan. Våra experimentella resultat visar att vår föreslagna K-NN imputation metod har en konkurrenskraftig noggrannhet med state-of-the-art Expectation-Maximization (EM) tekniker, samtidigt som man använder mycket enklare beräkningstekniker, vilket gör den lämplig för användning i resurs-konstruerade WSNs.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF föreslår en kd-tree baserad K-nearest granne (KNN) data restaurering algoritm som använder viktad varians och viktade Euclidean avstånd för att konstruera ett binärt sökträd för k-dimensionella icke-missande data.
Nearest neighbor imputation using spatial – temporal correlations in wireless sensor networks
{'venue': 'An international journal on information fusion', 'journal': 'An international journal on information fusion', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}