無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于時(shí)空相關(guān)性的數(shù)據(jù)壓縮.pdf

1、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的主要目標(biāo)是通過(guò)在監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)部署大量的傳感器節(jié)點(diǎn)并進(jìn)行連續(xù)采樣，依靠傳感器點(diǎn)對(duì)環(huán)境進(jìn)行可靠的探測(cè)、估計(jì)事件的特征，最終獲取環(huán)境或事件的精確信息。因此，同一傳感器節(jié)點(diǎn)相鄰時(shí)刻與相鄰節(jié)點(diǎn)在相同或相鄰時(shí)刻所采集數(shù)據(jù)之間的相似性造成大量時(shí)間冗余和空間冗余。如果傳感器節(jié)點(diǎn)直接傳送攜帶大量冗余信息的數(shù)據(jù)，將浪費(fèi)通信帶寬、增加網(wǎng)絡(luò)延時(shí)和節(jié)點(diǎn)能耗，進(jìn)而會(huì)影響整個(gè)傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和壽命。數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)從全局考慮如何對(duì)大量冗余數(shù)據(jù)進(jìn)行有效

2、處理，保留有用的信息并進(jìn)行傳輸，將處理后的數(shù)據(jù)從節(jié)點(diǎn)傳遞到目的地，從數(shù)據(jù)處理角度實(shí)現(xiàn)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)能量的高效利用。針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)冗余問(wèn)題，本文對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于時(shí)空相關(guān)特性的數(shù)據(jù)壓縮方法進(jìn)行了研究。
　　無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能耗主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸和數(shù)據(jù)處理三個(gè)階段。數(shù)據(jù)采集階段，首先只考慮無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)單個(gè)節(jié)點(diǎn)采集數(shù)據(jù)的時(shí)間相關(guān)特性，提出基于置信區(qū)間的時(shí)間線性模型調(diào)整算法，實(shí)時(shí)調(diào)整傳感器節(jié)點(diǎn)的采樣頻率，有效避免“

3、欠采樣”和“過(guò)采樣”問(wèn)題;其次，只考慮同一時(shí)刻多個(gè)節(jié)點(diǎn)采樣數(shù)據(jù)之間的相似性，提出基于失真度函數(shù)的移動(dòng)代理路由算法，在一定的失真度函數(shù)門限值范圍內(nèi)，實(shí)現(xiàn)進(jìn)入集合的節(jié)點(diǎn)數(shù)目、節(jié)點(diǎn)之間及節(jié)點(diǎn)于事件源之間的相關(guān)系數(shù)最小化，減少采集數(shù)據(jù)的空間冗余?？芍?，在保證用戶精度要求的前提下，結(jié)合傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的時(shí)空相關(guān)性，可最大限度減少數(shù)據(jù)采集量，降低時(shí)空冗余造成的能量消耗。數(shù)據(jù)傳輸與數(shù)據(jù)處理階段，首先提出基于時(shí)間相關(guān)性的數(shù)據(jù)發(fā)送差分機(jī)制，采用結(jié)合差分機(jī)制

4、與提升小波變換的數(shù)據(jù)壓縮算法，以遠(yuǎn)少于原始數(shù)據(jù)的系數(shù)序列表示采樣數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)處理復(fù)雜度與數(shù)據(jù)傳送量的最小化;其次，提出結(jié)合分布式壓縮感知編碼與移動(dòng)代理路由的空間相關(guān)數(shù)據(jù)壓縮算法，使得節(jié)點(diǎn)傳送的數(shù)據(jù)信號(hào)長(zhǎng)度遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于原始數(shù)據(jù)，且觀測(cè)值按照最優(yōu)路徑傳輸，減少了數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)傳輸造成的能量消耗。
　　通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真與算法性能分析可知，結(jié)合無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)間相關(guān)性和空間相關(guān)性的數(shù)據(jù)壓縮算法可有效降低傳感器節(jié)點(diǎn)能量消耗，延長(zhǎng)無(wú)線傳感