基于多维共线度评估机制的WSN网络数据评估算法

【摘要】：针对当前WSN网络数据评估过程中存在的数据评估收敛性能低,重要数据区分度不强且评估过程极易导致数据拥塞等难题,提出了一种基于多维共线度评估机制的WSN网络数据评估算法。在WSN数据存续周期内进行基于评估预判成本建模,依据WSN网络节点存在的固有经济数据特征进行成本评估;将拥塞率、丢包率等评估参数纳入到评估成本建模过程中,实现了对评估参数的精确建模,解决了当前WSN网络数据评估过程中存在的建模难题;采用高斯评估模式针对耗费(money)、收敛时间(time)、数据稳定率(reliability)进行评估调度函数,且使用柯西准则对评估函数进行优化,从而能够实现对同一时刻的WSN网络的多维数据评估,从而提高了网络的评估效率,降低了数据拥塞现象的发生。仿真实验表明,与超混沌数据评估HCDE算法相比,该算法拥有更低的WSN网络数据拥塞率与更高的数据处理能力,显著改善网络的稳定性能。