【摘 要】
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为了降低无线传感器网络节点的能量消耗,延长网络工作时间,提出基于无偏马尔科夫链预测的井下数据融合算法。该算法考虑矿井下监测数据的时间相关性,通过无偏灰色马尔科夫链
【机 构】
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南华大学环境与安全工程学院,金属矿山安全与健康国家重点实验室
【基金项目】
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湖南省重点研发计划项目（2018SK2055）, 应急管理部安全生产重特大事故防治关键技术科技项目（hunan-0001-2018AQ）, 金属矿山安全与健康国家重点实验室开放基金资助项目（2016JSKSSYS04）
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为了降低无线传感器网络节点的能量消耗,延长网络工作时间,提出基于无偏马尔科夫链预测的井下数据融合算法。该算法考虑矿井下监测数据的时间相关性,通过无偏灰色马尔科夫链预测模型,利用以往的数据对未来的数据进行预测,并设置阈值来判断是否需要上传数据,减少数据上传量,从而减少整个网络传输数据的能量消耗,延长网络寿命。仿真结果表明随着阈值的增加,上传的数据比率越小,网络的能量消耗更少,网络的寿命得到有效的延长。
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