Abstract-Affected av hårdvara och trådlösa förhållanden i WSNs, rå sensoriska data brukar ha anmärkningsvärda data förlust och korruption. Befintliga studier behandlar främst interpolering av slumpmässiga uppgifter som saknas i avsaknad av datakorruption. Det finns inte heller någon strategi för att hantera de på varandra följande saknade uppgifterna. För att ta itu med dessa problem föreslås i detta dokument ett nytt tillvägagångssätt baserat på matriskomplettering (MC) för att återställa de på varandra följande saknade och skadade uppgifterna. Genom att analysera en stor uppsättning väderdata som samlats in från 196 sensorer i Zhu Zhou, Kina, bekräftar vi att väderdata har egenskaper som låg rank, temporal stabilitet och rumslig korrelation. Dessutom, från simuleringar på verkliga väderdata, upptäcker vi också att successiv datakorruption inte bara allvarligt påverkar noggrannheten av saknade och skadade data återvinning men även förorenar normala data när man tillämpar matrisen slutföra på ett traditionellt sätt. Motiverade av dessa observationer föreslår vi ett nytt Component Analysis (PCA)-baserat system för att effektivt identifiera förekomsten av datakorruption. Vi föreslår vidare ett tvåfas MC-baserat system för dataåtervinning, kallat MC-Two-Pase, som tillämpar matriskompletteringsteknik för att fullt ut utnyttja de inneboende egenskaperna hos miljödata för att återställa datamatrisen på grund av antingen data saknas eller korruption. Slutligen, de omfattande simuleringar med verkliga sensoriska data visar att den föreslagna MC-Two-Phase-metoden kan uppnå mycket hög återställningsnoggrannhet i närvaro av successivt saknade och skadade data.
För att få den avkännda datamatrisen utan saknade och skadade poster, Xie et al. föreslog ett system för insamling av data i två faser baserat på matriskomplettering genom att utnyttja de inneboende funktionerna med låg rang i det spatio-temporalt korrelerade sensed data REF.
Recover Corrupted Data in Sensor Networks: A Matrix Completion Solution
{'venue': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}