基于差值信号稀疏模型的分布式压缩感知

利用无线传感器网络的空间相关性,构建了一种差值信号稀疏模型,该模型适用于对同一物理现象或事件进行监测的传感器网络应用。在差值信号稀疏模型的基础上,提出了一种适用于该模型的分布式压缩感知算法,该算法能够在节点间不通信的情况下实现对差值信号的编码。仿真结果表明,与单独重构相比,提出的算法可以用更少的观测值联合重构出信号群,以能量有效的方式满足了无线传感器网络的应用。     

无线传感器网络节点关联规则提取改进算法

现有的无线传感器网络节点之间关联规则提取研究算法不多见,针对如何高效地处理传感器网络的海量数据,提取有用的数据,成为新的挑战.提出了一种改进的关联规则挖掘算法,利用集合的特征来分析节点关联性,对传感器网络进行数据融合起到了很大的帮助.仿真实验结果表明,该算法比AFET算法[1]有更高的运行效率,该算法进一步减少了计算所耗费的能量和占用的内存空间,延长了网络的寿命.     

无线传感器网络基于时空差分阈值Huffman数据压缩

针对无线传感网络（WSN）中节点采集数据后传输消耗能量的问题进行研究，该文提出了一种基于时空差分阈值Huffman模型对时空的数据进行压缩的算法。该算法通过节点在当前时刻采集的数据与节点的上一个时刻的数据进行差值，同时对同一簇内空间的节点差分后数据进行对比分析和减少空间的数据量，再对差值进行动态的Huffman编码。与传统WSNs的数据压缩算法相比，数据的压缩比提高到了30%，网络的生命周期提升了80%和降低了节点的死亡率，同时也保证了节点数据采集的准确性。     

无向双环网络G(N;±1,±s)的直径求解改进算法

利用计算机算法研究无向双环网络直径在国内外文献中尚不多见,文献[1]中提出了一种算法,并成功实现,其不足之处是利用数据库存取中间结果,严重影响了计算速度,当N值很大时需要计算的时间过长.针对这一不足,提出利用数组取代数据库来存取中间结果的改进算法.实验结果表明该算法较文献[1]算法极大地提高了运算速度,并列出了两个N大值直径分布图.     

双环网络G(N;1,s)的L形瓦仿真算法改进

利用仿真来研究双环网络L形瓦,在国内外文献中尚不多见,文献[1]提出了一种仿真算法,文献[2]使用数组对文献[1]的算法作了改进.其不足之处是使用了过多过长的中间数组,影响了仿真速度.针对这一不足,根据L形瓦的h边特性,使用了更少更短的数组改进了文献[2]的算法,实验结果表明,改进的算法极大地提高了仿真速度.此外还给出了L形瓦的h边分布特点,并作了进一步分析.     

基于差值扩展的无线传感器网络无损认证水印算法*

在军事、远程医疗、卫星遥感等领域无线传感器网络数据认证过程中,往往存在对原始数据流的需求。利用差值扩展思想,提出一种适用于无线传感器网络的无损水印方案。水印信息依赖于数据流本身而产生,将经扩频处理后再嵌入到无线传感器网络数据流中,水印检测成功率较高。当含水印WSN数据未遭受攻击时,可无损恢复原始数据流。实验结果表明了该WSN无损水印算法的有效性,算法显示出比同类算法更高的透明性,同时具有较强的窜改识别能力。     

无向双环网络G（N；±1，±s）的直径求解改进算法

利用计算机算法研究无向双环网络直径在国内外文献中尚不多见，文献[1]中提出了一种算法，并成功实现，其不足之处是利用数据库存取中间结果，严重影响了计算速度，当N值很大时需要计算的时间过长。针对这一不足，提出利用数组取代数据库来存取中间结果的改进算法。实验结果表明该算法较文献[1]算法极大地提高了运算速度，并列出了两个N大值直径分布图。     

Mesh网络中基于效用转发的路由恢复算法

在文献[10]的无线M esh网络路由算法的基础上,提出一种改进的基于效用转发的路由快速恢复算法,根据不同网络环境下影响效用值的各因素所占权重不同的特点,利用节点的历史通信数据,动态获取权重值,使算法能更好适应真实的网络环境;综合利用网络时延、节点效用值和节点之间的跳数,选择最优的下一跳转发节点,减少网络中不必要的时延增加和资源浪费.ONE仿真结果表明,与其它4种路由协议进行对比分析,该算法能够提高数据包的转发效率,提升网络的性能.     

HPDBSCAN:高效的不确定数据处理算法

为了解决无线传感器网络中的不确定数据,提出了一种无线传感器网络不确定数据高效处理算法.根据不确定性数据的概率密度分布进行概率聚类,并利用Hilbert编码技术将多维数据映射到一维数据空间,通过基于Hilbert-R树索引的不确定性数据HPDBSCAN算法对不确定性数据进行聚类.实验结果表明,HPDBSCAN算法预处理效果较好,比其它聚类算法更适合不确定性数据的聚类.     

WSNs中高效且适应性强的安全数据融合*

针对无线传感器网络中传感节点能量的有限性和无线链路的时变性,设计了一种高能效的、适应性强的安全数据融合算法EASDA。该算法在融合过程中基于非物理意义的模式码将传感器节点分成冗余集,在数据传输过程中利用数字喷泉码进行编码。仿真结果显示,该算法有效地减少了冗余数据的传输,使网络中能耗更加均衡,并且适应于任何删除信道。     

一种无线传感器网络自适应休眠算法的研究

降低无线传感器网络的能耗一直是迫切解决的问题,通过对无线传感器网络节点能耗分布情况的研究,发现对无线传感器网络节点休眠,可以减少节点收发能耗。针对降低无线传感器网络节点能耗的问题,本文基于多因素、多层次的层次分析法,设计了一种无线传感器网络自适应休眠算法（AHP休眠算法）。实验表明该算法依据信息采集需求和节点剩余能量自适应控制网络节点的休眠和收发,与传统的RS休眠[1][2]和定时休眠算法[3]对比,提高了节点能量的利用率,延长网络生命期。     

无线/有线混合网络下基于平均丢包率差值的Fuzzy丢包评判算法

在对最后一跳为无线的无线/有线混合网络下,对无线误码丢包和网络拥塞丢包的平均丢包率差值统计概率分布特点进行了分析和验证,在此基础上提出了一种基于平均丢包率差值的Fuzzy丢包区分算法,利用Fuzzy模式识别区分丢包原因.仿真验证表明,该算法效果比较理想.     

无损压缩算法LZW前缀编码优化及应用

利用LZW算法进行数据压缩,当字典长度为l时,前缀在区间[0,l-1]中,因而只能通过「Ibl」bit对前缀进行编码,使区间[l,2~(「Ibl」)-1]内的数据不能被充分利用,造成冗余现象。针对该问题,提出一种前缀映射编码的改进压缩算法。对满足条件的前缀不直接编码输出,而是将其映射到区间[l,2~(「Ibl」)-1],此时编码位数并未减少但却隐含一个标志位信息,标志下一个前缀编码用更少的比特位来编码。与原LZW算法相比,改进算法不增加计算量和存储空间,并且通用性好。英文文本数据压缩仿真和残差数据压缩应用结果均验证了该算法的有效性。     

基于网络编码的传感器网络信息交换算法研究

在以数据为中心的无线传感器网络中,节点间的信息交换问题越来越受到研究者的关注.信息交换的效率反映了网络的服务质量,甚至直接影响到网络的生命周期.立足于分簇的无线传感器网络,分类总结了簇节点拓扑模型,提出了基于网络编码的无线传感器网络簇内信息交换算法.在理论分析和仿真实验的基础上,将网络编码算法与传统信息交换算法进行了比较和总结,深入分析了其性能优劣和适用场景,并展望了信息交换算法未来的研究方向.     

数据的无损压缩与还原的算法设计

本文在此给出一个具有较高效率的用于无损压缩和还原心电图数据的算法。心电采集数据信号主要以低频为主,一般不会出现极陡的上升沿和下降沿,只要采样频率足够快,相邻两采样点的差将主要分布在零附近,对于200Hz的采样频率,这一点完全可以做到。既然其差值分布极其集中,就可以用重新编码的方式来压缩它:分布几率大的用短码,几率小的用长码,最终效果使平均码长变小,以达到压缩的目的。实际数据分析发现;80％以上的采样点差值分布在[-7,7]之间,余下的绝大多数分布在[-127,-8]和[8,127]之间,只有极个别的分布在[-127,127]之外。编码过程对[-7,7]之间的差值给以4bit码,[-127,-8]和[8,127]之间的差值给以12bit码,其他的差值给以28bit码。考虑极限情况:     

基于数据流和网络编码的无线传感器网络数据聚合算法

为了减少分簇的无线传感器网络(WSN)中数据包传输的数量,并使传感器网络的能量效率最大化,提出了一种节能的自适应数据聚合算法.在该算法中,源节点凭借其存储和计算能力,利用数据流技术减少数据包的传输量;当数据从源节点传输到簇头时,簇头根据控制信息选择一组节点作为编码节点,当数据相关性低于某阈值时,该组节点对数据包进行网络编码,若数据相关性高于某阈值,该组节点则会成为聚合节点进行数据聚合,网络编码和数据聚合可以减少簇头冗余流量,提高能量效率.实验结果显示,使用该算法后,数据包交付率有所提高,能量消耗显著减少.     

对G．723．1高码率编码语音中进行压缩域信息隐藏的性能分析

近年来,基于混沌理论的保密通信和数据保密得到广泛、深入的研究,提出了许多基于混沌理论的混沌加密算法,但这些算法缺乏可靠的安全性和鲁棒性.本文在对文献[1]提出的一种在语音混沌保密通信过程中进行信息隐藏方案的分析中,通过对G.723.1高速率编码语音中适合进行压缩域信息隐藏的码位性能分析和仿真实验,进一步证明了文献[1]方案的有效性和安全性等特点.     

基于行程编码的运动图像帧间压缩算法

运动图像在时间域上的数据相关性很大,利用相关性屏蔽无变化数据,使之表现为大量连续相同数据,进而用行程编码进行压缩.对帧间施行的基于异或运算的无损压缩算法和基于差值量化的有损压缩算法对远程教学及网络视频会议图像传输、监视系统的开发有重要实用价值.     

一种用于P2P VOD系统的多描述编码方案

为了减小P2P VOD系统中的时延和拒绝率，提出了一种新的多描述编码方案，定义了“最多丢失描述数”和“期望概率”的概念。该编码和具有伸缩性的信源编码一起，能够为P2P VOD系统中的数据分发提供合理的解决方案。理论和实验表明，与文献[5]中算法相比，在同样获得理想质量的情况下，该方案实现更简单，速度约是文献[5]中算法的2倍左右。     

一种基于感兴趣区的小波图像编码算法

该文从图像有损压缩后产生的差值图像入手,分析了不同压缩比下嵌入式零树编码对有损压缩图像与原图像的差值图像的影响,结合网络的互动特点,给出了一种基于图像感兴趣区残差图像的小波编码算法。该算法基于图像感兴趣区域的近无损压缩理论,利用了残差图像中的象素呈高斯分布特点。先对小波图像在较低信噪比下做嵌入式零树编码并重建有损图像,求出该图像与原图的差值;然后对该差值图像中的感兴趣区域做DCT编码,将二次编码的数据熵编码后跟在一次编码数据后面传输或存储,从而实现了基于感兴趣区的小波图像编码算法,实验结果表明,该算法不仅提高了压缩效率,而且满足了对感兴趣区图像质量的要求,其简便灵活的特点可以做为小波零树编码的重要补充。