[发明专利]多维数据环境下无线传感器网络内传感器节点维护的方法

权利要求书

1.一种多维数据环境下无线传感器网络内传感器节点维护的方法，所述多维数据环境下每个传感器节点同时采集不同的环境数据；其特征在于所述方法包括以下步骤：

（1）预先将每一维度上的数据作为能够反映该传感器节点可信性大小的一种特征，采用D-S证据理论计算出相应传感器节点在每一种特征上的信任度函数和似然度函数，将它们作为每一种特征对传感器节点的可信性评估结果；通过计算不同维度上数据可信性评估结果的算数平均数即可得到针对每个传感器节点的可信度上、下限，找出无线传感器网络内可信度较低的传感器节点；

（2）结合实际需求中对该传感器节点所采集数据的准确性要求，判断可信度较低的传感器节点是否需要被替换或修正；根据判断的结果进行无线传感器网络内的节点维护。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述方法步骤（1）具体按照以下步骤进行：

1）传感器节点上报当前所采集到的n维环境数据；

2）基于D-S证据理论，针对所要评估的传感器节点A提出命题P：A是可信的；并将命题P划分成n个子命题：P₁,P₂,...,P_n，其中P_h表示传感器节点A所采集的第h维数据是可信的；

3）通过统计分析同一环境下传感器所采集的历史数据或根据历史经验，得到传感器节点某一维度h上的数据对其它维度数据的可信性判断；

4）基于维度h对其它维度上数据的可信性评估结果，计算该条件下传感器节点的信任度函数Bel_h，其表示根据第h维数据评估所得该传感器节点的可信度下限；

5）基于维度h对其它维度上数据的可信性评估结果，计算该条件下传感器节点的似然度函数Pl_h，其表示根据第h维数据评估所得该传感器节点的可信度上限；

6）循环步骤3）～5），依次计算出传感器节点基于每一维数据的可信度上限和下限；

7）针对上述步骤中基于每一维数据所得到的传感器节点的可信性评估结果，计算它们的算数平均数作为该传感器节点最终的可信度上、下限；

其中n，h均是自然数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述方法步骤（2）中当被测量的传感器节点可信度下限值在70%～80%以上或上限值在90%以上，无需特殊维护。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述方法步骤（2）中当被测量的传感器节点可信度下限值在10%～50%之间，根据实际情况中对环境数据准确度的要求对被测量的传感器节点采取去除环境影响因素维护措施。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述方法步骤（2）中当被测量的传感器节点可信度下限值低于10%或者基本趋近于0时，更换或修复相应的传感器节点。