【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，特别涉及一种应用于数据感知的数据恢复方法及装置。
技术介绍
1、随着物联网技术的发展，依托于各种类型的传感器的数据感知技术将信息化和智能化延伸到了人们生活中更加广泛的层面，数量众多的传感器作为感知节点所构成的数据感知网络是各种物联网业务场景的实现基础。然而，多种多样的业务场景意味着传感器的部署环境同样复杂多样，因此不可避免地会出现感知节点损坏、网络中断或者供电异常等导致部分感知节点不可用的情况，从而导致感知网络中的部分感知数据缺失。
技术实现思路
1、本专利技术正是基于上述问题，提出了一种应用于数据感知的数据恢复方法及装置，能够有效恢复感知层中不可用节点的感知数据。
2、有鉴于此，本专利技术的第一方面提出了一种应用于数据感知的数据恢复方法，包括：
3、监测感知层中各个感知节点的数据传输动态；
4、根据所述数据传输动态识别所述感知节点中的故障节点；
5、判断所述感知层中是否存在与所述故障节点相邻的满足预设条件的关联节点，所述预设条件包括所述关联节点的距离以及感知数据类型；
6、当所述感知层中存在与所述故障节点相邻的满足预设条件的关联节点时，获取所述关联节点实时传输的感知数据；
7、基于所述关联节点实时传输的感知数据恢复所述故障节点的感知数据。
8、进一步的，在根据所述数据传输动态识别所述感知节点中的故障节点的步骤之后，还包括：
9、在所述感知层的感知节点中确定第二目
10、对所述第二目标节点以及所述第二目标节点的相邻节点执行数据关联性分析，以根据所述关联性分析的结果判断所述第二目标节点与所述第二目标节点的相邻节点的感知数据之间是否具备数据关联性；
11、当所述第二目标节点与所述第二目标节点的相邻节点的感知数据具备数据关联性时，使用所述第二目标节点与所述第二目标节点具备数据关联性的相邻节点的感知数据构建训练样本数据集；
12、使用所述训练样本数据集训练所述第二目标节点的感知数据生成模型。
13、进一步的，基于所述关联节点实时传输的感知数据恢复所述故障节点的感知数据的步骤具体包括：
14、将所述关联节点实时传输的感知数据作为输入数据，输入所述感知数据生成模型中生成所述第二目标节点的感知数据。
15、进一步的，对所述第二目标节点以及所述第二目标节点的相邻节点执行关联性分析的步骤具体包括：
16、构建所述第二目标节点的第一感知数据序列：
17、tx＝{tx1,tx2,…,txm}，
18、以及所述相邻节点的第二感知数据序列：
19、rxi＝{rx1,rx2,…,rxm}，
20、其中i为1到n之间的正整数，n为所述第二目标节点的相邻节点的数量，m为预先配置的采样点数量；
21、对所述第一感知数据序列tx和所述第二感知数据序列rxi执行迟滞关系分析和频谱分析；
22、根据所述迟滞关系分析和所述频谱分析的结果判断所述第二目标节点以及所述第二目标节点的相邻节点的感知数据是否具备数据关联性。
23、进一步的，对所述第一感知数据序列tx和所述第二感知数据序列rxi执行迟滞关系分析的步骤具体包括：
24、计算所述第一感知数据序列tx的第一均值μt以及所述第二感知数据序列rxi的第二均值μr：
25、
26、其中t为1到m之间的正整数；
27、计算所述第一感知数据序列tx的第一标准差σt以及所述第二感知数据序列rxi的第二标准差σr：
28、
29、构建所述第一感知数据序列tx和所述第二感知数据序列rxi的交叉相关函数：
30、
31、其中k为迟滞变量；
32、基于所述交叉相关函数确定所述第一感知数据序列tx和所述第二感知数据序列rxi的迟滞关系。
33、进一步的，基于所述交叉相关函数确定所述第一感知数据序列tx和所述第二感知数据序列rxi的迟滞关系的步骤具体包括：
34、计算所述迟滞变量k从-m到m之间的交叉相关函数值ccfi(k)；
35、构建所述交叉相关函数值ccfi(k)相对于所述迟滞变量k在-m到m之间的交叉相关曲线；
36、在所述交叉相关曲线上确定交叉相关峰值：
37、
38、确定满足的峰值迟滞量kmax；
39、判断峰值迟滞量kmax是否为0；
40、当kmax＝0时，确定所述第一感知数据序列tx和所述第二感知数据序列rxi不具备迟滞关系。
41、进一步的，对所述第一感知数据序列tx和所述第二感知数据序列rxi执行频谱分析的步骤具体包括：
42、分别对所述第一感知数据序列tx和所述第二感知数据序列rxi执行离散傅里叶变换得到第三感知数据序列ftx和第四感知数据序列frxi：
43、
44、其中f为频率变量，且对于f∈[1,m]满足：
45、
46、计算所述第三感知数据序列ftx和所述第四感知数据序列frxi的交叉功率谱密度：
47、cpsd(f)＝ftxf·frx*f，
48、其中f为1到m之间的正整数，frx*f为frxf的复数共轭；
49、计算所述交叉功率谱密度cpsd(f)在频率f处的相位差：
50、
51、其中re[cpsd(f)]表示所述交叉功率谱密度cpsd(f)的实部，im[cpsd(f)]表示所述交叉功率谱密度cpsd(f)的虚部；
52、基于所述相位差φ(f)确定所述第一感知数据序列tx和所述第二感知数据序列rxi的频谱关系。
53、进一步的，基于所述相位差φ(f)确定所述第一感知数据序列tx和所述第二感知数据序列rxi的频谱关系的步骤具体包括：
54、计算所述频率变量f从1到m之间的相位差φ(f)；
55、判断所述相位差φ(f)是否为常数；
56、当所述相位差φ(f)为常数时，确定所述第一感知数据序列tx和所述第二感知数据序列rxi具有位移关系；
57、当所述相位差φ(f)不是常数时，判断所述相位差φ(f)与所述频率变量f是否呈线性关系；
58、当所述相位差与所述频率变量f呈线性关系时，确定所述第一感知数据序列tx和所述第二感知数据序列rxi具有迟滞关系。
59、进一步的，根据所述迟滞关系分析和所述频谱分析的结果判断所述第二目标节点以及所述第二目标节点的相邻节点的感知数据之间是否具备数据关联性的步骤具体包括：
60、当所述第一感知数据序列tx和所述第二感知数据序列rxi具有迟滞关系或者位移关系时，确本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种应用于数据感知的数据恢复方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的应用于数据感知的数据恢复方法，其特征在于，在根据所述数据传输动态识别所述感知节点中的故障节点的步骤之后，还包括：
3.根据权利要求2所述的应用于数据感知的数据恢复方法，其特征在于，基于所述关联节点实时传输的感知数据恢复所述故障节点的感知数据的步骤具体包括：
4.根据权利要求2所述的应用于数据感知的数据恢复方法，其特征在于，对所述第二目标节点以及所述第二目标节点的相邻节点执行关联性分析的步骤具体包括：
5.根据权利要求4所述的应用于数据感知的数据恢复方法，其特征在于，对所述第一感知数据序列TX和所述第二感知数据序列RXi执行迟滞关系分析的步骤具体包括：
6.根据权利要求5所述的应用于数据感知的数据恢复方法，其特征在于，基于所述交叉相关函数确定所述第一感知数据序列TX和所述第二感知数据序列RXi的迟滞关系的步骤具体包括：
7.根据权利要求4所述的应用于数据感知的数据恢复方法，其特征在于，对所述第一感知数据序列TX和所述第二感知数据序
8.根据权利要求7所述的应用于数据感知的数据恢复方法，其特征在于，基于所述相位差φ(f)确定所述第一感知数据序列TX和所述第；感知数据序列RXi的频谱关系的步骤具体包括：
9.根据权利要求4所述的应用于数据感知的数据恢复方法，其特征在于，根据所述迟滞关系分析和所述频谱分析的结果判断所述第二目标节点以及所述第二目标节点的相邻节点的感知数据之间是否具备数据关联性的步骤具体包括：
10.一种应用于数据感知的数据恢复装置，其特征在于，包括处理器和存储器，所述处理器执行所述存储器中存储的计算机程序实现如权利要求1-9任一项所述的应用于数据感知的数据恢复方法。
...【技术特征摘要】
1.一种应用于数据感知的数据恢复方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的应用于数据感知的数据恢复方法，其特征在于，在根据所述数据传输动态识别所述感知节点中的故障节点的步骤之后，还包括：
3.根据权利要求2所述的应用于数据感知的数据恢复方法，其特征在于，基于所述关联节点实时传输的感知数据恢复所述故障节点的感知数据的步骤具体包括：
4.根据权利要求2所述的应用于数据感知的数据恢复方法，其特征在于，对所述第二目标节点以及所述第二目标节点的相邻节点执行关联性分析的步骤具体包括：
5.根据权利要求4所述的应用于数据感知的数据恢复方法，其特征在于，对所述第一感知数据序列tx和所述第二感知数据序列rxi执行迟滞关系分析的步骤具体包括：
6.根据权利要求5所述的应用于数据感知的数据恢复方法，其特征在于，基于所述交叉相关函数确定所述第一感知数据序列t...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈冰，陈波，丁永刚，
申请(专利权)人：深圳市润迅通投资有限公司，
类型：发明
国别省市：
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