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强噪声海量物联网数据处理中节点选择算法研究

更新时间：2019-12-12 12:36:21 大小：2M 上传用户：xiaohei1810 查看TA发布的资源 标签：噪声物联网 下载积分：1分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

资料介绍

当前节点选择算法在强噪声干扰下,通过优先级理论实现节点选择,存在安全性差、能耗高、整体性能低下的弊端,为此,提出一种新的强噪声海量物联网数据处理中节点选择算法.将数字序列中某点的值用与该点相邻的各点值的中值替换,通过中值滤波法对物联网中的强噪声进行去除,完成强噪声干扰去除后.通过基于后悔函数的平衡剩余能量节点选择算法对海量物联网数据处理中节点进行选择.依据误码率选择满足要求的节点作为候选节点,通过减少无效处理增强能量性能.利用后悔函数对节点相对物联网的剩余能量进行估算,依据节点相对于其他节点的剩余能量确定延迟时间,从而实现节点选择.实验结果表明,采用所提算法对海量物联网数据处理中节点进行选择,不仅安全性高,而且节能性好、整体性能高.

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No．17

V01．17

Jun．2017

科学技与工程

and

第17卷第17期2017年6月

Science

@2017 Sci．Tech．Engrg．

Technology

Engineering

167l一1815(2017)017— 0283-05

噪声海量物网数据理中

点算法研究

辛焦

191)

(中原工学院信息商学院信息技系，州451

摘要当前

点

算法在噪声干下，通

此，提出一种新的噪声海量物网数据理中

，通波法网中的噪声行去除，完成噪声干去除后。通基于后悔函数的平衡剩余能量

海量物网数据理中。依据足要求的点作

能。利用后悔函数点相网的剩余能量行估算，依据点相于其他点的剩余能量确定延

果表明，采用所提算法海量物网数据理中

先

理

点

，存在安全性差、能耗高、整体性能低下的弊端，

点

算法。将数字序列中某点的用与点相的各点的中

替

算

中

物

点

法

点

行

率

候

点，通减少无效理增能量性

，从而

物

点

关

中

。

点

行

，不安全性高，而且能性好、整体性能高。

噪声

海量物网数据

理

点

法分号TP393．1；

文献

志

物

网是新一代信息技

的

合

用，其以大

展至物品和

上述算法的弊端，提出一种新的噪声海

量物网数据理中

点

算法。通

中

波

数据

信息交

核心，将用端

法

物

网中的噪声行去除，完成噪声干

物品之，达到信息交的目的¨．3 J。物网利用

智能感知、

中M_J。在海量物网数据

的是算法的好坏将直接影响系

等技，被广泛用于网融合

去除后，通基于后悔函数的平衡剩余能量

算法海量物网数据理中

果表明，采用所提算法海量物网数据

点

行

。

行

理

，最关

理

点

，

点

中

点

行

，不安全性高，而且能性好，整

性能rH J。因此，研究海量物网数据理中

算法具有重要意 ¨⋯ 。

体性能高。

点

文献[11]把后克拉美下界看作

点

噪声海量物网数据理中点

算法

的准，通

搜索法

少

目

点

行

。

算法在点数量

有效，但不适于有海量

1．1 噪声干去除

数据的物网。文献[12]提出一种

踪的算法，初始整数

理，将其成凸

行求解，得到

，但无法适

献[13]提出一种基于式路由

法，其将物网中的RTS／CTS信道接人争机制，

多目

跟

通

除，中

保

中

波法

物

网中的噪声行去

点

划

行

波法不但能有效

数据的完整性。中

噪声，而且

能

化

，通梯度投影搜索算法

点的次解。算法

波法把数字序列中某

其

点的用与点相的各点的中

替

¨4’15 J。

程

算量大的物网。文

用戈。，戈：，⋯ ，菇。描述物网中的初始数字序列式，将

的

点

算

上述n个数按照从小到大的序排列，其中

可描述

将其和

婪

机制合在一起，通

争

rXn．+I，n 奇数

点，大大降低了网

开

，但算法未很好的利用物

med∽1∥2，⋯ ∥J

网局部信息，

致延高。

1}[戈旱+ +，]，凡偶数

(1)

2016年12月16日收到

作者介：辛焦 (1982一)，女，族，河南焦作人，士研究生，

。研究方向：算机网、物网。E-mail：xinjiaoli_xjl@126．corn。

s即

1．2海量物网数据理中

完成噪声干去除后，通基于后悔函数

中

波理果。

点

算法

引用格式：辛焦

．

噪声海量物网数据理中

点

算法研

究[J]．科学技与工程，2017，17(17)：283— 287

的平衡剩余能量

点

(EBCPS)算法海量物

¨6’17 J。EBCPS依据

Xin

noise massiot data

node selection

algorithm

Jiaoli．Strong

processing

and

网数据理中

率

点

行

in the

Technology

Engineering，2017，17(17)：

study[J]．Science

283}--287

足要求的点作

候

点，通

万方数据

科学技与工程

17卷

减少无效理增能量性能。利用后悔函数

点相网的剩余能量行估算，依据点相

于其他点的剩余能量确定延

保

：

ri∈M，只有在■的剩余能量E，(ri)<

物

∞，且]ri∈E的情况下，0的剩余能量E，(ri)<∞，-

，从而

0∈M和V _rJ∈E，ri

有比ri更高的效益；反之，

比‘有更高的效益。

点

在

相

。

海量物网数据

点需求，

行

理

，

点R，首先

第m次物网数据的理，若“并未参

其他各点通式(2)求

与，其后悔函数 ‰参与理的效益函数与不参

与

理的效益函数之差，即

出

率砝：

Q。(“)=B。(“，1)一曰。(“，0)

(5)

pbSl=Pr(8=1)pSbl(占=1)+

若以(r。)<M。(k)，代表尽管“ 点未参

与第m次作中，但“的剩余能量会著高于

参与中点的能量，Q。(k)越大，明h越后

[Pr(占=2)psl(s=4)]p：1(占=2)

(2)

式(2)中，Pr(占=1)和psl(占=1)分用于描述

悔未参与物网数据理。

点尺。与尺：均可正确

，R，与尺：共同理物

R．理物网数据前首先广播相

点需求

网数据s。的概率与平均

率；Pr(s=2)和

信息，其

理s．的平均

后，点将广播等待信息。

居

点接收到信息后，求出和尺，

作

丁

p：1(s=2)分用于描述其中一个点可正确

，尺。与R：共同理物网数据s。的概率与平均

率；Pr(s=4)用于描述点R。与R：均不可

率公式。通式(6)求出延

居

(6)

r(“)=肛[r— Q(h)]

正确

，R。与尺：共同理物网数据s。的概

率。

式(6)中，肛用于描述

比率；丁用于描述点

率与平均

能量；相的Q(h)可通式(7)求出。

假

0表示

率p}<0的点看作候

条件的点集合用R={r，，r：，⋯ ，h) 行描

述。当R。起物网数据求后，将使得pSI

<0且pSb2<0的候点构成集合M。

点月。起m次数据求，采用的

率允达到的极限，将

理

(7)

s。的平均

点，将符

Q(r。)=÷∑慨(‰1)一曰。(‰o)]

⋯ n=1

合

“表示点，(k，1)和(“，0)中k表示集合中第k

点，k取(1，N)。Q(k) “在第m次理前，

不参与点后悔函数平均。Q(h)

越大明“相于剩余点的剩余能量越多。

若某点接收到相的等待信息，

点停止等待信息，从而保剩余能量

多的点有更短的接人，达到均衡物网中所

点能量消耗的

信息后会求出其

理

个

作

理

的

当

理

理策略是S。(“) ，其效益函数可通式(3)求出。

B。[“，5。(k)]=

点

令

。(rk){sm(rk)+糕[1-s。(rk)])+

有

[18_2⋯ 。点尺。接收到等待

率p}，若JpS。2>0， R。不管接

姒1吨(rk)]m小器”|s。(rk)])

收到的S：信噪比是否超判决限y，均不

上述算法能在不降低吞吐量的前提

下，尽可能减少能量消耗。

s：。

(3)

点

保

式(3)中，n。、o：常数(口。、o：>0)；7／。(k)用于描

述能量

；Ⅳm(rk)用于描述尺，起第m次

理

果分析

求

，“已理完成的数据包；M。(r。)用于描

述在“未参与第m次理的情况下，点已

理

2．1

境

的数据包数。

了

点

本文提出的噪声海量物网数据

算法的有效性，将GeRaF算法与FFS

当R。起m次物网数据

理

求，V“∈

理中

M，采用策略S(“) ，效益函数可描述

日。[“，Js(k)]=

算法作

比

行

，

境如 1所示。

2．2安全性

安全性是

价

点

算法有效性的关

指

。(rk)K

rk)+器[1_s。(rk)])+

之一，本

将

攻

点作出／人口点的概率

算法的安全性估。假共有，个

点聚集在一起，一共将攻

点划分成k ，用彤描述 C，(0≤ 1≤ 后一1)中

全部点的之和，安全性价公式可描述

点

行

“1吨(rk)]m小糕[1_|s小川

式(4)中，ol>o，>Ⅱ2>a。，通式(3)与式(4)可以

攻

点，将每y个攻

(4)

万方数据

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