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申请/专利权人：合肥工业大学

摘要：本发明公开了一种用于低成本传感器自组网背景浓度提取算法，利用了在一片区域内的污染物浓度具有相关性高和变化缓慢的特点，选择滑动时间窗口为两个小时，计算出每个时间窗口内节点的浓度均值，再计算所有节点均值的方差，通过滑动窗口方差的计算，选择出方差最少的两个小时，计算出所有节点的浓度均值，将此浓度均值作为区域范围内的背景浓度值，并可以根据背景浓度值判断出浓度测量误差较大的节点。本发明通过滑动时间窗口的形式，选出一天中最贴近区域背景浓度值的时间，并在此时间窗口内提取背景浓度值。本算法具有成本低、算法简单和执行简便的优点，主要用于环境监测领域。

主权项：1.一种用于低成本传感器自组网背景浓度提取方法，其特征在于：具体包括以下步骤：步骤1、将要部署的低成本传感器在实验室校准其灵敏度和漂移量；步骤2、将校准后的低成本传感器部署在监测网络中，利用监测网络中的低成本传感器，获取空气中的污染物浓度数据，节点端通过无线通讯技术，将获取的污染物浓度数据上传到云平台中；步骤3、云平台将获取的污染物浓度数据按不同的节点和不同的时间窗口放在不同的集合中；步骤4、选取步骤2中的相同时间窗口内的节点的集合，分别计算每个节点的污染物浓度均值，再计算各个节点之间的均值和方差，选取方差最少的时间窗口，并将这个时间窗口内的所有节点污染物浓度的均值作为这片区域内的背景浓度值；步骤5、将各个节点的浓度均值与背景浓度值作比较，如果在此时间窗口内某个节点的浓度均值与背景浓度值相差超过3σ,则说明该节点传感器的测量产生了较大的误差，需要校准，其中σ表示同一时间窗口内各个节点均值之间的标准差；步骤2中，将校准后的低成本传感器部署在监测网络中，利用监测网络中的低成本传感器，服务器固定每分钟轮询向节点发送低成本传感器的问询指令，获取空气中的污染物浓度数据Cijk，其中i代表节点的编号1-n,n表示n个监测点，j代表时间窗口的编号1-24，k代表该节点在当前时间窗口下获取的第k个污染物浓度数据编号为1-120，Cijk表示第i个节点，在第j个时间窗口内获得的第k个数据；步骤3中，布置n个监测节点，节点的编号为1、2、3......n,时间窗口按0-2时、1-3时......23-1时分为24个集合，则一共有24*n个集合，将云平台将从节点获取的污染物浓度按不同的节点和不同的时间窗口放在不同的集合Sij中，共24*n个集合；选取步骤2中的相同时间窗口内的节点的5集合，分别计算每个节点的污染物浓度均值： 再在同一时间窗口内计算所有节点污染物浓度的均值AVGj和当前时间窗口内的方差AVGj表示第j个时间窗口内所有的污染物浓度均值，表示第j个时间窗口内所有节点均值AVGij的方差： 选取方差S2最小的时间窗口j，并将这个时间窗口内的所有节点污染物浓度的均值C作为这片区域内的背景浓度值，其中:C＝AVGj；步骤5中计算出同一时间窗口内各个节点均值之间的标准差σ： 将各个节点的浓度均值与背景浓度值作比较，如果在此时间窗口内某个节点的浓度均值与背景浓度值相差超过3σ,则说明该传感器产生了测量误差，需要对其进行校准。

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