技術(shù)特征：

1.一種基于雙層模型體系的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的二次分簇算法，其特征在于以下步驟：

第一步，利用采集到的樣本構(gòu)建雙預(yù)測模型

通過確定性因素分解方法提取序列的確定性信息，即利用線性函數(shù)表示采集數(shù)據(jù)的變化趨勢，構(gòu)建趨勢模型；再檢測殘差序列的自相關(guān)性并建模，即利用自回歸模型預(yù)測殘差序列的擾動，構(gòu)建調(diào)整模型；雙預(yù)測模型具體如下：

其中，x_t′為趨勢模型自變量；y_t為觀測向量；α為趨勢模型參數(shù)，通過卡爾曼濾波迭代計(jì)算出α的最優(yōu)解，通過殘差三階累積量實(shí)時(shí)檢測趨勢模型的有效性；v_t為趨勢模型和觀測值的殘差，利用調(diào)整模型擬合；為調(diào)整模型參數(shù)，確定樣本自相關(guān)性后，通過最小二乘法計(jì)算的最優(yōu)解，最后利用AIC定階法確定回歸模型階數(shù)p；{ε_t}是白噪聲序列，每個(gè)元素均服從均數(shù)為零、方差為δ²的正態(tài)分布，且相互之間獨(dú)立；

第二步，基于雙預(yù)測模型的相關(guān)性，對簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行二次分簇

2.1)采用hausdorff距離，計(jì)算當(dāng)前節(jié)點(diǎn)與每個(gè)鄰近節(jié)點(diǎn)趨勢模型的相關(guān)性，所述的hausdorff距離為：

h(A,B)＝max{min{d(a,b)}} (13)

a∈A b∈B

其中，集合A＝{M₁(y₁,t₁),M₂(y₂,t₂)…,M_n(y_n,t_n)}，元素a＝M_i(y_i,t_i),代表分段線性函數(shù)第i段的起始點(diǎn)，將每個(gè)點(diǎn)連接起來即為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的趨勢模型；集合B、元素b的定義同上，代表當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的某個(gè)鄰近節(jié)點(diǎn)的趨勢模型；d(a,b)表示元素a和b的歐幾里得距離；

通過計(jì)算，最終得到當(dāng)前節(jié)點(diǎn)與其所有鄰近節(jié)點(diǎn)趨勢模型的相關(guān)系數(shù)集合H_A＝{h(A,B₁),h(A,B₂)…,h(A,B_n)}；

2.2)計(jì)算當(dāng)前節(jié)點(diǎn)與每個(gè)鄰近節(jié)點(diǎn)調(diào)整模型的相關(guān)系數(shù)，通過對比自回歸模型的隨機(jī)擾動量ε～N(0,δ²)實(shí)現(xiàn)，得到調(diào)整模型相關(guān)系數(shù)集合G＝{δ²₁/δ²,δ²₂/δ²…,δ²_n/δ²}，其中，δ²為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)調(diào)整模型隨機(jī)擾動量的方差，δ²_i為鄰居節(jié)點(diǎn)調(diào)整模型的隨機(jī)擾動量；

2.3)按公式(14)綜合雙模型的相關(guān)系數(shù)，得到當(dāng)前節(jié)點(diǎn)與其鄰近節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)，即集合C＝{c₁,c₂…,c_n}，公式(14)具體為：

c_i＝αh_i+βg_i (14)

其中，α,β分別為分配給趨勢模型、調(diào)整模型相關(guān)系數(shù)的權(quán)重；h_i為趨勢模型相關(guān)系數(shù)；g_i為調(diào)整模型相關(guān)系數(shù)；

2.4)根據(jù)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)與其鄰居節(jié)點(diǎn)的相關(guān)性，選出代表節(jié)點(diǎn)

設(shè)定兩個(gè)相關(guān)系數(shù)閾值c_max和c_min，分別代表極度不相關(guān)和極度相關(guān)的臨界值；分別計(jì)算集合中c_max≤c和c_min≥c所占的比例，并用p_uc,p_c表示；再次設(shè)定百分比閾值p，按照以下三種情況，將簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分類：

①當(dāng)p≤p_c時(shí)，代表當(dāng)前節(jié)點(diǎn)采集到的數(shù)據(jù)和其大部分鄰居節(jié)點(diǎn)采集到的數(shù)據(jù)具有很高相關(guān)性，因而被選為代表節(jié)點(diǎn)，代表自己和其他相鄰節(jié)點(diǎn)，處于工作狀態(tài)，實(shí)時(shí)的將更新后的模型傳送給簇頭節(jié)點(diǎn)；

②當(dāng)p≤p_uc時(shí)，代表當(dāng)前節(jié)點(diǎn)采集到的數(shù)據(jù)和其大部分鄰居節(jié)點(diǎn)采集到的數(shù)據(jù)具有很低的相關(guān)性，因而被選為代表節(jié)點(diǎn)，僅代表自己，處于工作狀態(tài)，實(shí)時(shí)的將更新后的模型傳送給簇頭節(jié)點(diǎn)；

③當(dāng)p≥p_c且p≥p_uc時(shí)，當(dāng)前節(jié)點(diǎn)可以被其他節(jié)點(diǎn)所代表，成為普通節(jié)點(diǎn)，處于休眠狀態(tài)。