Помощь студентам в учебе
АГРЕГИРОВАНИЕ ДАННЫХ МУЛЬТИСЕНСОРОВ В БЕСПРОВОДНЫХ СЕНСОРНЫХ СЕТЯХ
|
ВВЕДЕНИЕ 4
ГЛАВА 1. Агрегирование данных мультисенсоров 11
1.1. Восприятие информации 11
1.2. Агрегирование данных и динамическое моделирование 12
1.3. Принципы агрегирования воспринимаемой информации 14
1.4. Методы агрегирования цифровых данных 17
1.4.1. Фильтр Калмана 19
1.4.2. Сеть Байеса 26
1.4.3. Теория Демпстера-Шефера 27
1.4.4. Теория голосования 28
1.5. Применение метода динамического моделирования 29
1.6. Выводы к главе 1 32
ГЛАВА 2. Агрегирование данных мультисенсоров на основе отношения
консенсуса 33
2.1. Определение отношения консенсуса 33
2.2. Принципы голосования 35
2.3. Определение ранжирования Кемени 40
2.4. Методы решения задачи о ранжировании Кемени 41
2.5. Неоднозначность задачи о ранжировании Кемени 44
2.6. Решение задачи об отношении консенсуса по правилу Борда 46
2.7. Выводы к главе 2 47
ГЛАВА 3. Разработка протокола передачи измерительных данных мультисенсоров в беспроводных сенсорных сетях 4 9
3.1. Устройство беспроводных сенсорных сетей 49
3.1.1. Узлы беспроводной сенсорной сети 49
3.1.2. Стек протоколов беспроводной сенсорной сети 51
3.1.3. Технология ZigBee 52
3.1.4. Беспроводные модули MICAz 54
3.1.5. Архитектура беспроводной сенсорной сети 56
3.1.6. Особенности передачи данных в беспроводной сенсорной сети 58
3.2. Протокол передачи пакетов данных мультисенсоров 59
3.2.1. Алгоритм назначения интервалов ожидания передачи пакетов
данных 61
3.2.2. Формирование очереди передачи пакетов данных 62
3.3. Статистическое обоснование предложенной схемы 63
3.3.1. Обоснование выбора количества кластеров и допустимого числа
отбрасываемых пакетов данных 63
3.3.2. Вероятность потери пакета в зависимости от приоритета узла ... 67
3.4. Выводы к главе 3 68
ГЛАВА 4. Экспериментальная проверка метода передачи пакетов данных мультисенсоров в беспроводной сенсорной сети 70
4.1. Выбор среды эмуляции 70
4.2. Описание среды эмуляции TOSSIM 71
4.3. Обзор существующих протоколов передачи данных в беспроводных
сенсорных сетях 73
4.4 Эмуляция передачи пакетов данных в системе пожарной сигнализации
75
4.5. Выводы к главе 4 79
Заключение 81
Список литературы 82
Приложение. Акты внедрения результатов диссертационной работы 94
ГЛАВА 1. Агрегирование данных мультисенсоров 11
1.1. Восприятие информации 11
1.2. Агрегирование данных и динамическое моделирование 12
1.3. Принципы агрегирования воспринимаемой информации 14
1.4. Методы агрегирования цифровых данных 17
1.4.1. Фильтр Калмана 19
1.4.2. Сеть Байеса 26
1.4.3. Теория Демпстера-Шефера 27
1.4.4. Теория голосования 28
1.5. Применение метода динамического моделирования 29
1.6. Выводы к главе 1 32
ГЛАВА 2. Агрегирование данных мультисенсоров на основе отношения
консенсуса 33
2.1. Определение отношения консенсуса 33
2.2. Принципы голосования 35
2.3. Определение ранжирования Кемени 40
2.4. Методы решения задачи о ранжировании Кемени 41
2.5. Неоднозначность задачи о ранжировании Кемени 44
2.6. Решение задачи об отношении консенсуса по правилу Борда 46
2.7. Выводы к главе 2 47
ГЛАВА 3. Разработка протокола передачи измерительных данных мультисенсоров в беспроводных сенсорных сетях 4 9
3.1. Устройство беспроводных сенсорных сетей 49
3.1.1. Узлы беспроводной сенсорной сети 49
3.1.2. Стек протоколов беспроводной сенсорной сети 51
3.1.3. Технология ZigBee 52
3.1.4. Беспроводные модули MICAz 54
3.1.5. Архитектура беспроводной сенсорной сети 56
3.1.6. Особенности передачи данных в беспроводной сенсорной сети 58
3.2. Протокол передачи пакетов данных мультисенсоров 59
3.2.1. Алгоритм назначения интервалов ожидания передачи пакетов
данных 61
3.2.2. Формирование очереди передачи пакетов данных 62
3.3. Статистическое обоснование предложенной схемы 63
3.3.1. Обоснование выбора количества кластеров и допустимого числа
отбрасываемых пакетов данных 63
3.3.2. Вероятность потери пакета в зависимости от приоритета узла ... 67
3.4. Выводы к главе 3 68
ГЛАВА 4. Экспериментальная проверка метода передачи пакетов данных мультисенсоров в беспроводной сенсорной сети 70
4.1. Выбор среды эмуляции 70
4.2. Описание среды эмуляции TOSSIM 71
4.3. Обзор существующих протоколов передачи данных в беспроводных
сенсорных сетях 73
4.4 Эмуляция передачи пакетов данных в системе пожарной сигнализации
75
4.5. Выводы к главе 4 79
Заключение 81
Список литературы 82
Приложение. Акты внедрения результатов диссертационной работы 94
Актуальность темы. Сенсорная сеть представляет собой распределенную, самоорганизующуюся, устойчивую к отказам отдельных элементов сеть из необслуживаемых и не требующих специальной установки устройств. В таких системах разнородные измерительные данные собираются мультисенсорами, входящими в состав узлов, расположенных в подлежащих мониторингу точках определенной географической области, и передаются по беспроводной сети в центральный узел для обработки и принятия решений. Мультисенсор представляет собой набор датчиков (первичных измерительных преобразователей) измеряющих одновременно несколько физических величин. Обычно сеть имеет иерархическую (древовидную) структуру, в которой на каждом уровне данные могут передаваться от узлов-источников к одному или нескольким узлам-приемникам. Благодаря быстрому развитию технологий беспроводной связи, миниатюризации и снижения энергопотребления электронных устройств, все большее развитие получают беспроводные сенсорные сети (БСС). Основными преимуществами беспроводных (БСС) являются простота развертывания, высокая надежность сети в целом и стойкость к электромагнитным помехам. Благодаря этому БСС все чаще используются для организации различных видов мониторинга: параметров окружающей среды, состояния конструкций, зданий и сооружений, в системах безопасности (пожарной, сейсмической, экологической и др.), для отслеживания целей в процессе ведения боевых действий и т.п.
При передаче данных в беспроводных сенсорных сетях возникают существенные проблемы, связанные с ограниченной полосой пропускания используемых в качестве линий связи радиоканалов. В частности, в ситуациях, когда много узлов-источников одновременно инициируют передачу данных, может возникать перегрузка или даже коллапс сети, в результате чего ее пропускная способность, выражаемая в количестве проходящих от источника к центральному узлу пакетов данных в единицу времени, падает практически до нуля. Кроме того, отдельные сенсорные узлы могут как добавляться в сеть, так и, по разным причинам, выходить из состава сети. Изменение в конфигурации сети, как правило, приводит к необходимости изменять маршруты пакетов данных, что также снижает пропускную способность сети.
Одним из возможных подходов к решению проблемы является назначение приоритетов передаваемым по сети пакетам и организация первоочередной доставки пакетов с более высоким приоритетом. Перспективным является способ назначения приоритетов узлам беспроводной сенсорной сети с использованием некоторого бинарного отношения консенсуса, получаемого в результате процедуры агрегирования предпочтений. Предпочтения в форме m ранжирований n узлов формируются на основе показаний мультисенсоров. Он позволяет динамически назначать приоритеты узлам сети (и, следовательно, передаваемым ими пакетам), формировать очередь передачи пакетов и распределять пропускную способность сети в зависимости от смыслового содержания (семантики) передаваемых данных. Таким образом, решение о приоритетной передаче данных принимается на основе агрегирования разнородных данных мультисенсоров.
Этот подход согласуется с концепцией качества обслуживания (Quality of Service, QoS), являющейся общепринятой для сенсорных сетей, основанных на обнаружении событий. Основными показателями QoS являются малая задержка передачи данных от источника к центральному узлу и низкие потери данных о событиях.
Целью диссертационной работы является исследование подходов к агрегированию измерительных данных мультисенсоров в беспроводной сенсорной сети на основе теории голосования и разработка, программная реализация и экспериментальная апробация метода управления передачей пакетов данных в беспроводной сенсорной сети с учетом приоритета передаваемых данных.
В соответствии с поставленной целью были сформулированы следующие задачи исследования:
1. анализ методов агрегирования данных мультисенсоров;
2. разработка метода назначения приоритетов пакетам данных мультисенсоров с использованием агрегирования разнородных данных на основе отношения консенсуса;
3. разработка протокола передачи пакетов данных мультисенсоров в беспроводной сенсорной сети на основе разработанного метода назначения приоритетов;
4. программная реализация и экспериментальная проверка метода передачи пакетов данных мультисенсоров в беспроводной сенсорной сети.
Методы исследования. При разработке метода агрегирования измерительных данных использованы методы теории бинарных отношений и теории голосования, теории измерений, теории вероятностей и математической статистики. Для экспериментальной апробации протоколов передачи данных в сенсорной сети использовалась среда моделирования TOSSIM (эмулятор сенсорной сети на основе операционной системы TinyOS).
Достоверность полученных результатов диссертационной работы подтверждается совпадением с достаточной точностью расчетных данных и результатов моделирования и эксперимента.
Научная новизна работы:
1. Предложен метод использования агрегирования предпочтений для организации передачи данных в беспроводной сенсорной сети, позволяющий решить проблему ограниченной пропускной способности радиоканалов и обеспечивающий минимальную задержку при передаче пакетов данных, несущих информацию о событиях.
2. Предложен метод обеспечения максимальной пропускной способности беспроводной сенсорной на основе функции расстояния Кемени с учетом вероятности потери пакетов.
3. Разработан и экспериментально апробирован программный комплекс передачи пакетов данных в беспроводной сенсорной сети, управляющий интервалами передачи пакетов данных и очередью передачи пакетов данных на основании приоритетов узлов БСС.
Практическая ценность работы. Разработанный в ходе диссертационных исследований программный пакет передачи данных в беспроводной сенсорной сети, благодаря первоочередной передачи более приоритетных данных и назначению интервалов передачи пакетов данных узлам сети, может найти широкое применение в распределенных системах экологического мониторинга, контроля состояния промышленных и гражданских объектов.
Реализация и внедрение результатов работы. Результаты работы использованы
• в ОАО Иркутскэнерго при организации сбора данных для экологического мониторинга окружающей среды на территории ТЭЦ 9 (акт внедрения приложен к диссертации);
• при выполнении проекта "In-network importance ranking in wireless sensor network data collection (Внутрисетевое ранжирование при организации сбора данных в сенсорной сети)", грант Национального университета Сингапура по программе EERSS, 2007-2009 гг.).
Положения, выносимые на защиту:
1. Рекурсивный алгоритм ветвей и границ позволяет находить все возможные решения труднорешаемой задачи об отношении консенсуса в виде линейного строгого порядка (ранжирования Кемени).
2. Предложенный метод агрегирования предпочтений, сформированных на основе передаваемых по беспроводной сенсорной сети данных измерений мультисенсоров, позволяет избавиться от перегрузок сети и обеспечить минимальную задержку при передаче пакетов данных (заявка на патент № 2011154473).
3. Использование функции расстояния Кемени с учетом вероятности потери пакетов позволяет обеспечить максимальную пропускную способность беспроводной сенсорной сети.
4. Разработанный на базе агрегирования предпочтений протокол передачи пакетов данных в беспроводной сенсорной сети протестирован в системе TOSSIM и показал достаточное совпадение значений показателей эффективности сети с предсказанными теоретическими исследованиями.
Апробация результатов работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:
• XV Международная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Современные техника и технологии СТТ’2009», г. Томск, 2009 г.;
• Региональная научно-методическая конференция «Электронные дидактические материалы в инженерном образовании», г. Томск, 2009 г.;
• XVI Международная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Современные техника и технологии СТТ’2010», г. Томск, 2010 г.;
• Университетская научно-методическая конференция
«Совершенствование содержания и технологии учебного процесса», г. Томск, 2010 г.;
• IEEE Sensors Applications Symposium (SAS-2010), г. Лимерик, Ирландия, 2010 г.;
• XVII Международная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Современные техника и технологии СТТ’2011», г. Томск, 2011 г. (доклад отмечен дипломом II степени);
• International Conference on Instrumentation, Measurement, Circuits and Systems, ICIMCS 2011, Гонконг, 2011 г.
Публикации. Основные результаты исследований отражены в 11 публикациях: две статьи в ведущем рецензируемом научном журнале, рекомендуемом ВАК; одна статья в рецензируемом журнале; две статьи в трудах зарубежных конференций, шесть статей в сборниках трудов российских конференций.
Диссертационная работа состоит из четырех глав.
В первой главе представлен аналитический обзор существующих в настоящее время методов агрегирования измерительной информации - сети Байеса, теории Демпстера-Шефера, фильтра Калмана. Проведенный обзор показывает, что корректность результатов традиционно применяемых подходов зависит от выбора той или иной функции преобразования измеряемых величин в суждения. Поскольку данная функция, как правило, выбирается из субъективных предположений или на основе весьма приближенных вычислений, указанные подходы уступают в корректности методам теории голосования, в которых ранжирования формируются на основе непосредственных показаний мультисенсоров, а суждения выносятся без использования каких-либо функций преобразования показаний. Следовательно, разработка подхода к агрегироваю данных мультисенсоров в беспроводной сенсорной сети на основе теории голосования является актуальной задачей.
Во второй главе рассматриваются рассматриваются методы построения отношения консенсуса на основе измерительной информации и обсуждается использование ранжирования Кемени для построения отношения консенсуса.
В третьей главе рассматриваются особенности передачи данных в беспроводных сенсорных сетях и описывается применение отношения консенсуса для формирования очереди передачи сенсорного узла и распределения пропускной способности сети. Также приводится статистическое обоснование предложенной схемы организации передачи данных в сенсорной сети.
В четвертой главе приведены результаты моделирования разработанного протокола передачи данных. В качестве объекта моделирования использована беспроводная сенсорная сеть пожарной сигнализации, состоящая из 241 узла на базе модулей MICAz, обменивающихся информацией по протоколу ZigBee. Приведены данные об основных параметрах качества обслуживания для беспроводных сенсорных сетей.
При передаче данных в беспроводных сенсорных сетях возникают существенные проблемы, связанные с ограниченной полосой пропускания используемых в качестве линий связи радиоканалов. В частности, в ситуациях, когда много узлов-источников одновременно инициируют передачу данных, может возникать перегрузка или даже коллапс сети, в результате чего ее пропускная способность, выражаемая в количестве проходящих от источника к центральному узлу пакетов данных в единицу времени, падает практически до нуля. Кроме того, отдельные сенсорные узлы могут как добавляться в сеть, так и, по разным причинам, выходить из состава сети. Изменение в конфигурации сети, как правило, приводит к необходимости изменять маршруты пакетов данных, что также снижает пропускную способность сети.
Одним из возможных подходов к решению проблемы является назначение приоритетов передаваемым по сети пакетам и организация первоочередной доставки пакетов с более высоким приоритетом. Перспективным является способ назначения приоритетов узлам беспроводной сенсорной сети с использованием некоторого бинарного отношения консенсуса, получаемого в результате процедуры агрегирования предпочтений. Предпочтения в форме m ранжирований n узлов формируются на основе показаний мультисенсоров. Он позволяет динамически назначать приоритеты узлам сети (и, следовательно, передаваемым ими пакетам), формировать очередь передачи пакетов и распределять пропускную способность сети в зависимости от смыслового содержания (семантики) передаваемых данных. Таким образом, решение о приоритетной передаче данных принимается на основе агрегирования разнородных данных мультисенсоров.
Этот подход согласуется с концепцией качества обслуживания (Quality of Service, QoS), являющейся общепринятой для сенсорных сетей, основанных на обнаружении событий. Основными показателями QoS являются малая задержка передачи данных от источника к центральному узлу и низкие потери данных о событиях.
Целью диссертационной работы является исследование подходов к агрегированию измерительных данных мультисенсоров в беспроводной сенсорной сети на основе теории голосования и разработка, программная реализация и экспериментальная апробация метода управления передачей пакетов данных в беспроводной сенсорной сети с учетом приоритета передаваемых данных.
В соответствии с поставленной целью были сформулированы следующие задачи исследования:
1. анализ методов агрегирования данных мультисенсоров;
2. разработка метода назначения приоритетов пакетам данных мультисенсоров с использованием агрегирования разнородных данных на основе отношения консенсуса;
3. разработка протокола передачи пакетов данных мультисенсоров в беспроводной сенсорной сети на основе разработанного метода назначения приоритетов;
4. программная реализация и экспериментальная проверка метода передачи пакетов данных мультисенсоров в беспроводной сенсорной сети.
Методы исследования. При разработке метода агрегирования измерительных данных использованы методы теории бинарных отношений и теории голосования, теории измерений, теории вероятностей и математической статистики. Для экспериментальной апробации протоколов передачи данных в сенсорной сети использовалась среда моделирования TOSSIM (эмулятор сенсорной сети на основе операционной системы TinyOS).
Достоверность полученных результатов диссертационной работы подтверждается совпадением с достаточной точностью расчетных данных и результатов моделирования и эксперимента.
Научная новизна работы:
1. Предложен метод использования агрегирования предпочтений для организации передачи данных в беспроводной сенсорной сети, позволяющий решить проблему ограниченной пропускной способности радиоканалов и обеспечивающий минимальную задержку при передаче пакетов данных, несущих информацию о событиях.
2. Предложен метод обеспечения максимальной пропускной способности беспроводной сенсорной на основе функции расстояния Кемени с учетом вероятности потери пакетов.
3. Разработан и экспериментально апробирован программный комплекс передачи пакетов данных в беспроводной сенсорной сети, управляющий интервалами передачи пакетов данных и очередью передачи пакетов данных на основании приоритетов узлов БСС.
Практическая ценность работы. Разработанный в ходе диссертационных исследований программный пакет передачи данных в беспроводной сенсорной сети, благодаря первоочередной передачи более приоритетных данных и назначению интервалов передачи пакетов данных узлам сети, может найти широкое применение в распределенных системах экологического мониторинга, контроля состояния промышленных и гражданских объектов.
Реализация и внедрение результатов работы. Результаты работы использованы
• в ОАО Иркутскэнерго при организации сбора данных для экологического мониторинга окружающей среды на территории ТЭЦ 9 (акт внедрения приложен к диссертации);
• при выполнении проекта "In-network importance ranking in wireless sensor network data collection (Внутрисетевое ранжирование при организации сбора данных в сенсорной сети)", грант Национального университета Сингапура по программе EERSS, 2007-2009 гг.).
Положения, выносимые на защиту:
1. Рекурсивный алгоритм ветвей и границ позволяет находить все возможные решения труднорешаемой задачи об отношении консенсуса в виде линейного строгого порядка (ранжирования Кемени).
2. Предложенный метод агрегирования предпочтений, сформированных на основе передаваемых по беспроводной сенсорной сети данных измерений мультисенсоров, позволяет избавиться от перегрузок сети и обеспечить минимальную задержку при передаче пакетов данных (заявка на патент № 2011154473).
3. Использование функции расстояния Кемени с учетом вероятности потери пакетов позволяет обеспечить максимальную пропускную способность беспроводной сенсорной сети.
4. Разработанный на базе агрегирования предпочтений протокол передачи пакетов данных в беспроводной сенсорной сети протестирован в системе TOSSIM и показал достаточное совпадение значений показателей эффективности сети с предсказанными теоретическими исследованиями.
Апробация результатов работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:
• XV Международная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Современные техника и технологии СТТ’2009», г. Томск, 2009 г.;
• Региональная научно-методическая конференция «Электронные дидактические материалы в инженерном образовании», г. Томск, 2009 г.;
• XVI Международная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Современные техника и технологии СТТ’2010», г. Томск, 2010 г.;
• Университетская научно-методическая конференция
«Совершенствование содержания и технологии учебного процесса», г. Томск, 2010 г.;
• IEEE Sensors Applications Symposium (SAS-2010), г. Лимерик, Ирландия, 2010 г.;
• XVII Международная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Современные техника и технологии СТТ’2011», г. Томск, 2011 г. (доклад отмечен дипломом II степени);
• International Conference on Instrumentation, Measurement, Circuits and Systems, ICIMCS 2011, Гонконг, 2011 г.
Публикации. Основные результаты исследований отражены в 11 публикациях: две статьи в ведущем рецензируемом научном журнале, рекомендуемом ВАК; одна статья в рецензируемом журнале; две статьи в трудах зарубежных конференций, шесть статей в сборниках трудов российских конференций.
Диссертационная работа состоит из четырех глав.
В первой главе представлен аналитический обзор существующих в настоящее время методов агрегирования измерительной информации - сети Байеса, теории Демпстера-Шефера, фильтра Калмана. Проведенный обзор показывает, что корректность результатов традиционно применяемых подходов зависит от выбора той или иной функции преобразования измеряемых величин в суждения. Поскольку данная функция, как правило, выбирается из субъективных предположений или на основе весьма приближенных вычислений, указанные подходы уступают в корректности методам теории голосования, в которых ранжирования формируются на основе непосредственных показаний мультисенсоров, а суждения выносятся без использования каких-либо функций преобразования показаний. Следовательно, разработка подхода к агрегироваю данных мультисенсоров в беспроводной сенсорной сети на основе теории голосования является актуальной задачей.
Во второй главе рассматриваются рассматриваются методы построения отношения консенсуса на основе измерительной информации и обсуждается использование ранжирования Кемени для построения отношения консенсуса.
В третьей главе рассматриваются особенности передачи данных в беспроводных сенсорных сетях и описывается применение отношения консенсуса для формирования очереди передачи сенсорного узла и распределения пропускной способности сети. Также приводится статистическое обоснование предложенной схемы организации передачи данных в сенсорной сети.
В четвертой главе приведены результаты моделирования разработанного протокола передачи данных. В качестве объекта моделирования использована беспроводная сенсорная сеть пожарной сигнализации, состоящая из 241 узла на базе модулей MICAz, обменивающихся информацией по протоколу ZigBee. Приведены данные об основных параметрах качества обслуживания для беспроводных сенсорных сетей.
1. Разработан метод назначения приоритетов узлам беспроводной сенсорной сети с использованием агрегирования разнородных данных на основе вычисления отношения консенсуса по правилу Борда.
2. Разработан способ организации передачи пакетов данных в беспроводных сенсорных сетях на основе назначения приоритетов узлам беспроводной сенсорной сети, формирования очереди передачи и назначения интервала передачи пакетов данных с учетом приоритетов узлов.
3. Разработан и экспериментально апробирован программный комплекс, обеспечивающий реализацию предложенного способа организации передачи пакетов данных в беспроводных сенсорных сетях, повышение надежности и снижение задержки доставки пакетов данных с более приоритетных узлов.
4. Результаты работы применены в построении программно-аппаратного измерительного комплекса для экологического мониторинга окружающей среды на территории ТЭЦ-9 и при выполнении проекта "In-network importance ranking in wireless sensor network data collection (Внутрисетевое ранжирование при организации сбора данных в сенсорной сети)", грант Национального университета Сингапура по программе EERSS, 2007-2009 гг.)
2. Разработан способ организации передачи пакетов данных в беспроводных сенсорных сетях на основе назначения приоритетов узлам беспроводной сенсорной сети, формирования очереди передачи и назначения интервала передачи пакетов данных с учетом приоритетов узлов.
3. Разработан и экспериментально апробирован программный комплекс, обеспечивающий реализацию предложенного способа организации передачи пакетов данных в беспроводных сенсорных сетях, повышение надежности и снижение задержки доставки пакетов данных с более приоритетных узлов.
4. Результаты работы применены в построении программно-аппаратного измерительного комплекса для экологического мониторинга окружающей среды на территории ТЭЦ-9 и при выполнении проекта "In-network importance ranking in wireless sensor network data collection (Внутрисетевое ранжирование при организации сбора данных в сенсорной сети)", грант Национального университета Сингапура по программе EERSS, 2007-2009 гг.)
Подобные работы
- КОМПЛЕКСИРОВАНИЕ ИНТЕРВАЛЬНЫХ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ
ДАННЫХ МЕТОДОМ АГРЕГИРОВАНИЯ ПРЕДПОЧТЕНИЙ
Диссертация , статистика. Язык работы: Русский. Цена: 700 р. Год сдачи: 2017