Skip to the main content

Original scientific paper

https://doi.org/10.17559/TV-20170320123738

Obrada nedostajućih podataka o energiji u bežičnim senzorskim mrežama

Yonglin Liang orcid id orcid.org/0000-0002-7843-9270 ; College of Information Science and Engineering, Shaoguan University, Daxue Street, Zhenjiang District, Shaoguan city, Guangdong province, China
Jingguo Dai ; College of Information Science and Engineering, Shaoguan University, Daxue Street, Zhenjiang District, Shaoguan city, Guangdong province, China


Full text: croatian pdf 971 Kb

page 1033-1039

downloads: 597

cite

Full text: english pdf 971 Kb

page 1033-1039

downloads: 411

cite


Abstract

Izgledi za primjenom bežičnih senzorskih mreža - wireless sensor networks (WSN) vrlo su veliki zbog njihovih karakteristika – praktičnosti, niske cijene, točnosti. Moguće ih je primijeniti u mnogim područjima kao što su poslovanje, inteligentni kućni uređaji, industrija. Smatra ih se jednom od najutjecajnijih tehnologija danas. Električna energija se ne odnosi samo na zaradu za život pojedinaca već i na nacionalnu sigurnost. Trenutno je razvoj energetske industrije stigao do uskog grla. Jedna od metoda za razbijanje uskog grla u razvoju energetike je kombiniranje bežičnih senzorskih mreža s elektroindustrijom i izgradnja inteligentne mreže. Zbog raznih se razloga mogu izgubiti podaci koje generiraju bežične senzorske mreže i ti će nestali podaci imati veliki utjecaj na pronalaženje podataka o energiji i izgradnju inteligentne mreže. Podaci o energiji koje generiraju bežične senzorske mreže imaju i temporalnost i prostornost. U ovom radu predlažemo fuzijski algoritam koji se bavi podacima koji nedostaju u bežičnim senzorskim mrežama. Eksperimentalni podaci pokazuju da se predloženim algoritmom mogu učinkovito procijeniti podaci o energiji koji nedostaju u bežičnim senzorskim mrežama.

Keywords

bežične senzorske mreža; inteligentna mreža; metoda fuzije; nedostajući podaci

Hrčak ID:

185442

URI

https://hrcak.srce.hr/185442

Publication date:

31.7.2017.

Article data in other languages: english

Visits: 2.191 *