I trådlösa sensornätverk är avsaknaden av sensordata oundviklig på grund av den inneboende egenskapen hos trådlösa sensornätverk, och det orsakar många svårigheter i olika tillämpningar. För att lösa problemet bör de uppgifter som saknas uppskattas så exakt som möjligt. I detta papper, en k-nearest granne baserad saknade data estimering algoritm föreslås baserat på temporal och rumslig korrelation av sensordata. Den antar den linjära regressionsmodellen för att beskriva den rumsliga korrelationen av sensordata mellan olika sensornoder, och använder datainformationen från flera grannnoder för att uppskatta de saknade data gemensamt snarare än självständigt, så att en stabil och tillförlitlig skattning prestanda kan uppnås. Experimentella resultat på två verkliga datauppsättningar visar att den föreslagna algoritmen kan uppskatta de saknade data korrekt.
Den K-nearest granne uppskattningsmetod REF tillämpas för att beskriva den rumsliga korrelationen mellan sensordata för olika sensorn noder genom att använda den linjära regressionsmodellen, och den använder datainformationen för varje angränsande nod för att uppskatta den saknade data.
K-Nearest Neighbor Based Missing Data Estimation Algorithm in Wireless Sensor Networks
{'venue': 'Wirel. Sens. Netw.', 'journal': 'Wirel. Sens. Netw.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}