一种无线传感网络数据漂移盲校准方法

本发明公开了一种无线传感网络数据漂移盲校准方法,属于无线传感网络技术领域.所述方法采用了基于约束的极限学习机与卡尔曼滤波器相结合的方法来校准传感器节点的数据漂移.本发明通过首先对节点测量值进行预处理.然后使用约束极限学习机(CELM)对待校准的节点和邻居节点间的时空相关性进行数学建模,从而得到目标节点的预测值.最后将目标节点的预测值和测量值反馈入卡尔曼滤波器中以跟踪并校准其数据漂移,采用上述方法得到的校准值与真实值之间的平均均值误差极小,表明本方法具有极高的模型拟合精度且所用的训练时间更少;算法复杂度降低且提高了WSN数据的可靠性.