王 文 飞

(滁州职业技术学院信息工程学院， 安徽 滁州 239000)

0 前言

无线传感网(wireless sensor networks，WSN)是大数据体系下数据采集及重建的重要载体[1]。在传感网络初始化过程中，采用节点部署方式，使用无线组网技术实现数据采集、汇聚和传输，相应节点均具有便于制造的廉价特性[2]。由于数据汇聚过程完全依赖无线信道进行数据传输，sink节点接收数据时极易产生严重的数据丢失及混淆现象，使得网络工作效率下降。为了充分发掘数据价值，数据恢复方法成为当前无线传感网研究的热点之一[3]。实践中，多采取数学拟合方式进行传感数据恢复[4]。

Thomas等人提出了一种基于N级临近节点存留数据分析机制的WSN数据恢复算法[5]。该算法利用传感节点数据具有的相似特性，在确定数据丢失节点临近N级节点状态后，采用均衡分析方案估算丢失比率，从而实现丢失数据的还原及归真。该算法也存在一定的弊端，特别是在低密集环境下存在临近节点数据丢失现象，难以实现数据的完整还原。

Xu等人提出了一种基于插值还原方案的非参数WSN数据恢复算法[6]。该算法利用传感数据频谱在广域上的统一特性，依次替补传输节点丢失的信号频谱，采用非参数方式对数据进行多次恢复。该算法能使数据恢复效率得到显著提高，可有效规避因参数选取不当而难以高效恢复网络数据的问题，实际可操作性很强。不过，在应用中需要针对网络节点及传输中的数据进行长周期平稳窗口流动性评估，算法的收敛性能较差，难以实现大规模的应用推广。……