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申请/专利权人：中通服中睿科技有限公司

摘要：本发明属于无线传感器网络中的数据恢复领域，具体涉及一种基于CGAN的无线传感器网络故障节点的数据恢复方法，该方法包括：进行节点故障检测；将检测为故障的节点的数据经过编、解码后与原数据比较，若差异小于一个阈值，则判断该故障节点的数据能够恢复；采用CGAN网络对故障节点中的数据进行恢复；本发明通过CGAN利用簇内其他正常节点的数据对故障节点的数据进行恢复，保证了数据的完整性，从而保证了网络的正常运行。

主权项：1.一种基于CGAN的无线传感器网络故障节点的数据恢复方法，其特征在于，包括：S1：获取无线传感器网站中待测节点的数据，根据获取的数据判断待测节点是否为故障节点，若不为故障节点，则存储该节点的数据，若为故障节点，则执行步骤S2；S2：判断故障节点中的数据是否能进行数据恢复，若不能进行数据恢复，则故障节点重新发送数据，并返回步骤S1；若能进行数据恢复，则执行步骤S3；S3：采用CGAN网络对故障节点中的数据进行恢复；S31：将无线传感器网站中所有正常节点数据作为约束条件，将约束条件和随机噪声遮掩的数据输入到生成器中，生成器根据输入的数据重新生成故障节点的数据；生成器重新生成故障节点的数据的过程包括：S311：向生成器中输入随机噪声z～pniosez、正常节点处的数据y以及故障节点处的数据x，其中正常节点处的数据y和故障节点处的数据x满足x,y～pdatax,y；pniose表示噪声，pdata表示并行数据；S312：采用卷积网络提取输入数据的特征，得到正常节点处数据y的特征数据；S313：将故障节点处的数据x输入到由转置卷积层构成的转置卷积网络中，用于生成故障节点的特征数据；S32：将生成器重新生成故障节点的数据与正常传感器节点处的数据作为判别器D的输入，判别器D对输入数据进行真假数据判断，并将判断结果与生成器中的数据相互博弈，使生成器生成的数据和正常节点的数据相同，完成故障节点处的数据恢复；完成故障节点处的数据恢复的过程包括：S321：判别器的神经元与输入层中的一个局部区域相连，每个神经元都计算自己与输入层相连的小区域与自己权重的点积；由卷积层计算所有神经元的输出；S322：将计算处的输出经过LeakyReLU激活函数做非线性变化；S323：将非线性化处理的数据输入到汇聚层中，在空间维度上进行降采样，得到特征数据；S324：将特征数据进行卷积操作，得到正常节点处数据y以及生成器重新生成的故障节点处的数据的特征数据；S325：判断生成器重新生成的故障节点数据的特征向量是否属于与正常节点数据所属的特征空间，根据判断结构对其进行打分；S326：将打分结果返回给生成器，进行新一轮的条件生成对抗学习，直到在条件约束下生成的数据在判别器中获得高分，则输出当前生成器中的正常数，该数据为恢复数据；完成故障节点处的数据恢复的过程中的损失函数为： 其中，G表示生成器，D表示判别器，V表示生成器和判别器进行博弈的损失函数，x表示从数据集data中获取的真实数据，表示真实数据分布中的数据期望，Dx|y表示经过预处理后的约束条件，pdatax表示真实数据分布，表示随机噪声分布中的噪声期望，z表示随机噪声，DGz|y表示判别器对生成器产生的数据的评分，Gz|y表示在条件y的约束下生成器利用噪声生成的数据。

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