I trådlösa sensornätverk är dataförlust oundviklig på grund av dess inneboende egenskaper. Detta fenomen är till och med allvarligt i någon situation som innebär en stor utmaning för tillämpningar av sensordata. De traditionella metoderna för datauppskattning kan dock inte användas direkt i trådlösa sensornätverk och befintliga skattningsalgoritmer ger inte tillfredsställande noggrannhet eller har hög komplexitet. För att ta itu med detta problem, Temporal and Spatial Correlation Algorithm (TSCA) föreslås att uppskatta saknade data så exakt som möjligt i detta dokument. För det första sparar den alla data som uppfattas samtidigt som en tidsserie, och de mest relevanta serierna väljs ut som analysprov, vilket avsevärt förbättrar algoritmens effektivitet och noggrannhet. För det andra uppskattas saknade värden från tidsmässiga och rumsliga dimensioner. Olika vikter tilldelas dessa två dimensioner. För det tredje finns det två strategier för att hantera allvarlig dataförlust, vilket förbättrar algoritmens tillämplighet. Simuleringsresultat på olika sensordata verifierar att den föreslagna metoden överträffar befintliga lösningar när det gäller uppskattningsnoggrannhet.
Referensreferensskattningar som saknar värden baserade på tids- och rumslig korrelation genom att tilldela olika vikter för dessa två dimensioner.
A Missing Sensor Data Estimation Algorithm Based on Temporal and Spatial Correlation
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}