传感器网络中一种基于小波变换的数据压缩算法

在无线传感器网络中,数据分发耗费大量的能量和通信带宽.在保证数据精度的前提下,如何有效地减少数据发送量是传感器网络中的一个重要研究问题.结合传感器网络的数据特性及小波变换的特点,提出了一种基于小波变换的数据压缩算法,该算法在为感知数据建立小波系数的同时,能够在保证数据精度要求的前提下最大程度地压缩小波系数,并能够为小波系数建立快照索引.理论分析和实验结果表明,提出的算法能对传感器网络中的数据进行有效压缩,并有效地减少传感器网络中数据的传输量,降低传感器节点和整个网络的能量消耗.     

传感器网络中层次簇模型的数据压缩算法

提出一种传感器网络中层次簇模型的分布式数据压缩算法。将传感器网络映射成一个层次簇,基于低级簇内节点部署的相对规则性和超级簇内节点部署的相对不规则性,分别采用不同的小波变换模型来进行数据压缩。理论分析和实验仿真结果表明,该算法有较好的逼近性能,能对传感器网络中的数据进行有效压缩,可更大程度地降低传感器网络中的数据传输量,从而进一步延长整个网络的生命周期。     

传感器网络中误差有界的小波数据压缩算法

无线传感器网络通常能量、带宽有限,难以适应大量数据传输的需求,需要对原始采样数据进行网内近似或聚合.通过设计误差树和解回归方程组,提出了一种无穷范数误差有界的数据压缩方案.该方法可以同时探索传感器数据中的时间相关和多属性间相关.通过一维Haar小波变换来消除单个数据流中的时间相关.若单个传感器节点可以采集多种物理量,即产生多个数据流,则根据相关系数矩阵选择其中的若干个数据流作为基信号,其他数据流借助一个基用线性回归参数来表示.实验结果表明,该算法能够有效地利用传感数据中存在的时间相关和多属性间相关,显著减少了冗余数据.     

传感器网络中基于区间小波变换的混合熵数据压缩算法

考虑传感器网络的数据特性及小波变换在流数据压缩方面的良好性能,提出了一种基于区间小波变换的混合熵数据压缩方法。理论分析和仿真结果表明,结合传统的DC(Data Centric)算法-DD (Directed Diffusion)路由算法,新算法能对传感器网络中的数据流进行有效压缩,可更大程度地降低DD路由算法下节点数据传输的能耗,从而可进一步延长整个网络的生命周期。     

无线传感器网络中分布式数据压缩方法

针对无线传感器网络节点能量受限及传感数据在时间与空间方向上都存在冗余的问题,基于5/3整数小波方法,提出分布式时空数据压缩算法以及参数包复制策略。仿真实验结果表明,与提升格式的小波方法相比,该方法不但减少时间与空间方向上的数据量,同时延长1/4左右网络生命周期。     

传感器网络中基于数据压缩的汇聚算法

结合传感器网络的节点特性和位置信息,提出了一种基于连通支配集的传感器网络定向传播模型,以及一种基于"域"的分布式数据汇聚模型DDAM(distributed data aggregation model).DDAM把传感器网络按"域"划分来构建连通核,传感节点只需在连通核中寻径,因而可明显减少寻径时间复杂度并且具有更好的分布性;然后在该定向传播与数据汇聚模型基础上,考虑传感器网络的数据特性及小波变换在流数据压缩方面的良好性能,提出了一种基于区间小波变换的混合熵数据压缩方法.理论分析和实验仿真结果表明:对比传统的DC算法-DD路由算法相结合的算法,新算法能对传感器网络中的流数据进行有效压缩,可更大程度地降低传感器节点数据传输的能耗,从而进一步延长整个网络的生命周期.     

传感器网络中一种存储有效的小波渐进数据压缩算法

现有的数据压缩算法大多以节能为设计目标,很少顾及到节点有限的存储容量.设计适合传感器网络小波变换的环模型和基于覆盖重叠的分簇模型,消除边界效应.基于此两种网络模型,分别提出存储有效的二维和三维渐进小波数据压缩算法,该算法依据小波函数的支撑长度和簇头的可用存储容量来确定渐进传送的数据单元,具有存储有效性;依据空间相关性来选择渐进传送数据的传感器节点,从而在存储有效的同时又节省网络传输耗能.从存储开销、能量消耗和网络延时等3个方面分析了算法的性能.理论分析和实验结果表明,和一般的数据压缩算法相比,小波渐进压缩算法在耗能相当的情况下,节省了节点的存储容量.     

传感器网络中分布式最优小波压缩算法

研究传感器网络中的小波变换问题,提出了一种基于最优小波变换的分布式数据压缩算法。主要工作有：（1）提出基于混合分解的分布式小波变换,利用节点的计算能力减少节点间交换数据产生小波系数的通信开销;（2）提出自适应小波变换,最优变换级根据小波变换的压缩增益和由此产生的网络开销自适应确定。仿真实验表明,和现有的小波数据压缩算法以及非分布式方式相比,提出的算法具有更优的网络性能。     

基于小波树模型的CoSaMP压缩感知算法

无线传感网络存在网络带宽限制和传感器节点的能耗问题,实际应用中通常希望可以通过重构算法从采集的少量数据中还原出原始信息,压缩感知理论为上述问题提供了一个解决思路。利用压缩感知理论,对无线传感器网络中温度传感器的监测信号进行了压缩感知的应用研究。针对传统压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法中测量次数多、重构精度低等问题,利用信号的小波系数所形成的连通树的结构特性,提出了基于小波树模型的压缩采样匹配追踪算法。将该算法应用到无线传感器网络监测信号的压缩感知仿真实验中,与传统压缩采样匹配追踪算法的重构性能进行比较,结果表明该算法较传统压缩采样匹配追踪算法在一定范围内对无线传感器网络中的温度信号具有更好的压缩感知性能。     

无线传感器网络中基于小波的分布式存储

无线传感器网络主要用于从目标对象收集信息,由于其能源极其有限,分布式数据存储和查询得到越来越多人的注意.本文提出了一种基于小波构架的新型分布式存储方式,它使所有信息经小波压缩后平均分布于各个节点之中,构成小波系数空间存储结构树.通过仿真实验,表明这种算法在无线传感器网络的数据管理中获得了良好的效果:(1)通过简化小波变换消除了额外的计算和通信量,大大节省了数据管理所需的能耗;(2)利用传感器节点内和节点间的信息关联,有效提高了存储效率;(3)利用小波多分辨率的编码技术和小波系数空间结构树的自相似性,支持时空两个方向的快速查询.     

无线传感器网络中分布式小波压缩

无线传感器网络中传感节点的资源十分有限,为了减少无线传感器网络在数据通信时的能量消耗,提出了基于提升格式的分布式小波数据压缩算法及其简化算法.这种方法一方面把整个小波变换所需的计算量分布于各个节点之中,通过简化消除额外的计算和数据传输,而且对于每个节点来说,计算量都很小,易于实现.另一方面又能有效地消除无线传感器网络中节点内和节点间的信息冗余,大大节省了无线传输所消耗的能量.仿真结果表明,与经典的方法相比,在能耗和重构信号质量上都获得了良好的效果.     

基于链模型的分布式小波压缩算法

针对任意支撑长度的小波函数,提出一种基于链模型的分布式数据压缩算法,在数据传送到簇头前去除传感数据的相关性,避免冗余数据的传输。设计一个适合于小波变换的链模型,选择小波系数在链上存放的最佳传感器节点位置,确定进行分布式小波变换的链。基于此链给出一个适合任意支撑长度小波函数的分布式小波压缩算法。从网络耗能和数据重构精度的角度设计模拟实验,验证了算法具有较好的性能。     

无线传感网数据信息的一种压缩算法

提出了一种改进型自适应Huffman编码算法,目的在于压缩传输数据的容量,该算法适用于内存和计算资源受限的无线传感网络节点。它与修剪树自适应Huffman编码算法lll相比较,能够更有效地利用内存空间,提供更好的压缩比。     

一种改进的无线多媒体传感器网络分布式图像压缩算法

针对无线多媒体传感器网络(WMSNs)中单个节点资源严重受限而难以直接处理和传输图像的问题,在分布式渐进图像压缩算法(DICA)的基础上,提出了一种改进的基于簇内分布式处理的图像压缩算法(ICDP),即在每个簇内通过能量优先选择原则选取辅助节点来协同完成JPEG2000图像压缩标准中的多级小波变换,从而实现图像的分布式处理和压缩。仿真结果表明,与DICA算法相比,ICDP算法能够在保证图像重建质量和压缩比相同的前提下,更好地平衡网络中各节点能耗,延长了网络的生命周期,更适合应用于资源受限、节点部署密集的WMSNs中。     

一种适合无线传感器网络的混合编码数据压缩算法

传感器节点通常由电池供电,充电和更换电池比较困难.如何有效地利用能源,减少损耗已经成为无线传感器网络的研究热点之一.传感器节点的能量大部分损耗在无线传输的过程中,因此,对数据压缩后再传输,能有效的减少传输的流量并提高节点的生存期.本文分析了传感数据的分布规律,指出当节点采集的数据符合慢变性质时,其分布将服从以0为中心的正态分布.依此提出了一种基于混合编码的传感器节点数据无损压缩算法,与传感器网络中的经典无损压缩算法相比,本算法以更少的性能开销获得了更高的压缩率.实验结果也证明了这一点.     

拓扑感知的无线传感网络数据聚合方法

针对无线传感网络中数据聚合能耗和重建误差问题,提出了一种拓扑感知的数据聚合方法(TADA).首先,构建了一个包含网络初始化、数据分帧和数据预处理的数据流,形成无线传感网络的通信过程;然后,构造测量矩阵将数据分解为多个路径转发,从而进行全网络矢量分配,并提出了基于平衡最小生成树是数据聚合算法.通过实验表明:所提方法在数据...     

无线传感器网络的拓扑控制

拓扑控制是无线传感器网络研究中的核心问题之一.拓扑控制对于延长网络的生存时间、减小通信干扰、提高MAC(media access control)协议和路由协议的效率等具有重要意义.全面阐述了拓扑控制技术的研究进展,首先明确了拓扑控制研究的问题和设计目标,然后分别从功率控制和睡眠调度两个方面介绍代表性的研究工作,并加以分析和比较,同时指出了这些工作存在的不足.最后分析和总结了研究现状中存在的问题、需要进一步研究的内容以及拓扑控制研究的发展趋势.