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近期，中国科学院青藏高原地球科学卓越创新中心、中国科学院青藏高原研究所研究员李新团队研发了面向生态监测物联网的无人机中继系统，系统包括高速数据传输的无人机机载中继设备和智能数据管理的地面物联网终端设备，实现了公网无法覆盖地区环境监测数据的远程采集和传输。核心技术是:（1）采用了高速的5GHz无线通信技术，数据传输速率达到了3.5MB/s，相当于家庭宽带的速度，实现了监测数据的高速收集。（2）系统采...
传感器网络环境监测时间序列数据的高斯过程建模与多步预测
传感网环境监测 时间序列 高斯过程 多步预测
2015/12/21
针对传感网环境监测应用采集的时间序列数据,提出了一种新的基于高斯过程模型的多步预测方法,实现了对未来时刻的环境监测数据的预测。高斯过程模型通过核函数描述数据的特性,通过对环境监测数据的经验模态分解,以及对其内在物理特性的分析,构建了针对环境监测数据的高斯过程核函数,实现了对数据变化模式的描述。在基于3个数据集的5个种类、20 000多个环境监测数据上进行了性能对比实验,结果表明,与对比预测方法相比...
基于三峡库区水环境监测的WSN信息融合算法
信息融合 无线传感器网络 最小二乘原理 关系矩阵
2014/4/22
由于三峡库区水环境监测无线传感器网络的信息量大，为了减小数据传输的能量开销，构建了一种新的无线传感器网络信息融合模型，采用了一种结合基于最小二乘原理的加权和关系矩阵的分布式信息融合算法，分析了该信息融合算法的基本原理和实现方法。实验结果表明：该分布式信息融合算法能有效去除冗余信息，提高了数据的准确度，降低了节点数传的能量消耗，延长了无线传感器网络的生命周期，降低了系统成本。