无线传感器网络中基于滑动邻域的插值算法

由于节点部署不均匀,传感器网络存在覆盖漏洞即监测盲区,监测盲区影响被监测区域环境数据收集的精确性,给无线传感器网络各种应用带来了巨大困难.以往解决这一问题的主要手段之一是从覆盖率出发,部署新节点缩小监测盲区.但随着传感器网络的规模增大,这种依赖部署新节点达到全面覆盖监测环境的方法很难实现.另一种方法则是通过盲区邻域节点对盲区插值预测,评价盲区的数据.为此,提出一种新的滑动邻域插值盲区评价算法,该算法基于三角剖分技术,迭代筛选出与预测点空间相关性强的传感节点集,然后利用节点采样值对预测点进行估算,以获取插值点误差最小的估计值.实验结果表明,所提出的滑动邻域插值算法能有效估计监测盲区预测点的数据与缺失数据,具有可靠、稳定的估计性能,并可支持网内任意点的实时估计.

An Interpolation Algorithm Based on Sliding Neighborhood in Wireless Sensor Networks