| 发明名称 | 用于传感器网络中的数据分级方法 | ||
| 摘要 | 本发明提供用于传感器网络中的数据分级方法，包括以下步骤：步骤(1)：传感器设备初始化先验概率分布；步骤(2)：传感器设备使用其新得到的数据更新其后验概率分布；步骤(3)：传感器设备使用其后验概率分布对其新得到的数据进行分级。本发明根据新得到的数据对其后验概率分布进行更新，然后再根据更新后的后验概率分布对数据进行分级，从而可以区分出具有较小网络冗余度的数据并使其设置为较高的重要性，从而提高了无线传感器网络的传输能力。 | ||
| 申请公布号 | CN103179177B | 申请公布日期 | 2016.07.06 |
| 申请号 | CN201110442432.4 | 申请日期 | 2011.12.26 |
| 申请人 | 上海交通大学;富士通株式会社 | 发明人 | 骆喆;钱春花;王新兵;田军;吕超 |
| 分类号 | H04L29/08(2006.01)I;H04L12/24(2006.01)I;H04W84/18(2009.01)I | 主分类号 | H04L29/08(2006.01)I |
| 代理机构 | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人 | 郭国中 |
| 主权项 | 一种用于传感器网络中的数据分级方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤(1)：传感器设备初始化先验概率分布；步骤(2)：传感器设备使用其新得到的数据更新其后验概率分布；步骤(3)：传感器设备使用其后验概率分布对其新得到的数据进行分级；传感器设备更新其后验概率分布的步骤包括以下步骤：步骤(201)：把新得到的数据加入历史数据集合；步骤(202)：把过期的历史数据从历史数据集合中删去；步骤(203)：根据历史数据集合推算估计的后验概率分布；步骤(204)：使用先验概率分布修正估计的后验概率分布，得到后验概率分布；传感器设备使用其后验概率分布对数据分级的步骤包括以下步骤：步骤(301)：计算符合后验概率分布的随机变量的期望；步骤(302)：计算等待分级的数据与步骤(301)所得期望的差距；步骤(303)：计算后验概率分布中，距离期望小于步骤(302)所得差距的概率；步骤(304)：根据步骤(303)所得概率，进行分级，概率越大，重要性越高。 | ||
| 地址 | 200240 上海市闵行区东川路800号 | ||