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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2015 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.7 No.1
- 발행연도
- 2015.6
- 수록면
- 283 - 286 (4page)
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Estimating missing sensor values is an important problem in sensor network applications, but the existing approaches have some limitations, such as the limitation of application scope, estimating accuracy, etc. So this paper proposes a technique called Spatial- Temporal Regression Model (STRM) used to estimate. STRM can make full use of spatial and temporal correlation, and can recognize whether the sensor parameters have spatial correlation or temporal correlation, and whether the missing sensor data is continuous. According the result of recognition, STRM decide use which of the SR, TR or STR algorithm. STRM was tested with data from a traffic monitoring sensor network application, and the simulation show STRM has a good accuracy for estimating.
목차
Abstract
I. INTRODUCE
II. Spatial-Temporal Regression Model (STRM)
III. SIMULATION EXPERIMENTS
IV. CONCLUSION
REFERENCES
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