[发明专利]用于传感器网络中的数据分级方法有效
申请号: | 201110442432.4 | 申请日: | 2011-12-26 |
公开(公告)号: | CN103179177A | 公开(公告)日: | 2013-06-26 |
发明(设计)人: | 骆喆;钱春花;王新兵;田军;吕超 | 申请(专利权)人: | 上海交通大学;富士通株式会社 |
主分类号: | H04L29/08 | 分类号: | H04L29/08;H04L12/24;H04W84/18 |
代理公司: | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人: | 郭国中 |
地址: | 200240 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 传感器 网络 中的 数据 分级 方法 | ||
1.一种用于传感器网络中的数据分级方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤(1):传感器设备初始化先验概率分布;
步骤(2):传感器设备使用其新得到的数据更新其后验概率分布;
步骤(3):传感器设备使用其后验概率分布对其新得到的数据进行分级。
2.根据权利要求1所述的用于传感器网络中的数据分级方法,其特征在于,所述新得到的数据包括如下任一种或两种数据:
-收集到的数据,其是指传感器设备使用感知设备得到的数据信息;
-接收到的数据,其是指传感器设备接收到的从其他的传感器设备发送的数据。
3.根据权利要求1或2所述的用于传感器网络中的数据分级方法,其特征在于,先验概率分布是指预先估计的数据的概率分布函数,此概率分布函数是预先设计的,是固定的;后验概率分布是指传感器设备通过学习得到的概率分布。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的用于传感器网络中的数据分级方法,其特征在于,传感器设备更新其后验概率分布的步骤包括以下步骤:
步骤(201):把新得到的数据加入历史数据集合;
步骤(202):把过期的历史数据从历史数据集合中删去;
步骤(203):根据历史数据集合推算估计的后验概率分布;
步骤(204):使用先验概率分布修正估计的后验概率分布,得到后验概率分布。
5.根据权利要求4所述的用于传感器网络中的数据分级方法,其特征在于,估计的后验概率分布是指使用历史数据集合中的数据估算出的概率分布;推算估计的后验概率分布的步骤包括使用历史数据集合中的数据的统计信息作离散的概率分布;历史数据集合是指一种集合,集合的元素为数据,每个数据含有数据信息与此数据的时间戳;过期的历史数据是指在历史数据集合中,数据的时间戳与当前时间超过一定阈值的数据;使用先验概率分布修正估计的后验概率分布的步骤包括把先验概率分布与估计的后验概率分布做加权线性组合。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的用于传感器网络中的数据分级方法,其特征在于,传感器设备使用其后验概率分布对数据分级的步骤包括以下步骤:
步骤(301):计算符合后验概率分布的随机变量的期望;
步骤(302):计算等待分级的数据与步骤(301)所得期望的差距;
步骤(303):计算后验概率分布中,距离期望小于步骤(302)所得差距的概率;
步骤(304):根据步骤(303)所得概率,进行分级,概率越大,重要性越高。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的用于传感器网络中的数据分级方法,其特征在于,数据的概率分布是多种数据的联合概率分布。
8.根据权利要求7所述的用于传感器网络中的数据分级方法,其特征在于,联合概率分布包括温度数据、电流数据、以及视频信息。
9.根据权利要求7或8所述的用于传感器网络中的数据分级方法,其特征在于,通过定义等待分级的联合数据与后验概率分布中联合数据的期望的差距,进行所述步骤(301)、步骤(302)、步骤(303)、以及步骤(304)。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的用于传感器网络中的数据分级方法,其特征在于,传感器设备初始化先验概率分布的步骤包括如下步骤:
使传感器设备的初始后验概率分布为其先验概率分布,清空历史数据集合。
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