一种基于线性规划的物联网温度传感器优化部署方法

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物联网强调物物相连的概念,也就是物物相连的互联网。其网络的核心在于互联网,并融合了各种不同种类的异构网络。在传感器网络中,传感器节点能耗、计算和存储资源极其受限,如何减少能耗是传感器网络中一个重要的问题。想要同时满足传感网应用场景规模并减少网络能耗,我们就需要找到一种恰当的方式来部署成千上万的无线传感器节点。本文通过实验部署了十多个温度传感器监测温度数据,并用这些数据通过线性规划方法预测这些传感器当前的温度值,提出了一种优化传感器部署的方法。在此基础上,本文提出了一个物联网信息采集平台的系统架构,为完整的物联网信息采集系统提供了一个整体性的思路。该系统架构总结了各种感知设备,提供异构的网络接入,并通过中间件对感知信息处理成统一的数据流,为各种物联网应用提供了数据流服务。该系统架构采用了分布式的NoSQL数据库进行数据存储服务。本实验结果可以优化传感器部署,从而达到减少传感器节点能耗的目的,并利用预测温度值来应对节点失效问题以及数据异常问题。本实验基于真实的实验数据,且得出的结果表明该方法成功地预测出目标传感器的温度值。根据实验结果,我们可以优化节点的部署,降低节点采样率,并应对节点失效的情况,从而降低了传感器网络的节点能耗。
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