【摘 要】
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针对WSN网络数据接收过程中恢复成本高昂、准确率较低等不足,提出了一种利用存储缩减方案的WSN数据恢复算法。首先,利用恢复过程中存在的中间数据,使用二次型优化方式进行传
【基金项目】
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2020年度安徽省高校科研项目“基于互联网的多维度智能高校实验室管理系统的研究”(KJ2020A0992),2019年度安徽省高校科研项目“基于人工智能技术的‘平安校园’智能安防系统研究与设计”(KJ2019A1136),2019年安徽省级校企合作示范实训中心——滁州职业技术学院滁州市易搜信息技术有限公司软件开发实训中心教学研究项目(2019XQSXZX31)。
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针对WSN网络数据接收过程中恢复成本高昂、准确率较低等不足,提出了一种利用存储缩减方案的WSN数据恢复算法。首先,利用恢复过程中存在的中间数据,使用二次型优化方式进行传输优化,运用线性规划理论对传输过程进行降噪操作,在降低剩余数据恢复量的前提下提升数据恢复的准确率,并改善压缩感知收敛速度。然后,采取自感知方法设计骨干汇聚链路并确定传输节点,从骨干链路树中迅速搜寻出具有优良传输性能的最佳路径,降低网络抖动现象。此算法的数据恢复性能较强,准确率较高,且数据恢复时间较短。
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