无线传感器网络数据压缩技术的研究进展

随着传感器技术、嵌入式计算以及无线通讯技术的发展,无线传感器网络应运而生。因为无线传感器网络中的节点只有有限的电池能量,而数据的无线传输是能量消耗的主要部分,过多的无线传输将会快速耗尽节点的电池能量,从而引起节点失效。因此,如何在不危及网络的任务条件下尽可能地压缩数据是一个重要的研究问题。本文从时间相关性、空间相关性以及时空相关性三个方面综述了近年来无线传感器网络数据压缩技术的研究进展,讨论了目前存在的一些问题以及未来的一些研究方向。     

无线传感器网络中基于面积矢量的数据压缩算法

考虑无线传感器网络WSN(Wireless Sensor Networks)节点采集数据的时间相关性,提出一种基于面积矢量的有损压缩算法AVA(area vector algorithm),并推导面积阈值的取值公式。该算法通过设定面积阈值为判定标准,利用面积矢量的可叠加性提高算法的精度和效率。实验结果表明,该算法数据压缩量大,计算速度快,算法复杂度低,且能有效地控制误差范围。     

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。     

面向无线传感器网络的流数据压缩技术

目前无线传感器网络广泛应用在各个领域来进行复杂的监控和计算任务。因其资源有限的特点（处理、传输带宽、能量）,对无线传感器网络在数据处理和传输方面提出了新的挑战。本文提出一种基于曲线拟合技术的流数据的压缩传输方法CODST,用于压缩每个传感器采集到的数据,并在基站进行数据还原。实验表明,提出的方法在保证压缩传输后的流数据的精度前提下可以大大减少数据传输量,节省网络带宽和能量。     

一种无线传感器网络的置信区间时空数据压缩算法

为解决无线传感器网络一元线性回归模型的空时数据压缩算法ODLRST的局限性问题,提高有效数据压缩率,扩大线性数据压缩应用范围,提出了一种基于置信区间的ODLRST改进的时空数据压缩算法TSDCACI:引入置信区间概率预测与统计评估,分别考虑预期变化和异常变化,采用断点判定与野点判定修正线性回归方法中出现异常数据状况的压缩模型,.仿真实验和分析表明了所提出的TSDCACI算法优于传统的ODLRST,不仅能够保障较高的压缩率,而且可以传输波动较大的检测数据,减少节点能量消耗,延长网络生命周期,更符合局部小规模传感器节点数据压缩的实际情况,从而进一步扩大算法应用范围.     

无线传感器网络中的数据压缩研究 ——结合小波提升算法和差分机制

对无线传感器网络中的数据进行处理具有重要意义。引入小波变换中的提升算法对数据进行压缩处理,克服传统的小波变换方法计算量大,耗时较长的缺点。针对现有机制没有考虑到数据的时间相关性的缺陷,提出一种全新的数据发送机制——差分机制,从源头上消除冗余数据,减少数据发送量。实验表明,采用提升算法和差分机制能够有效去除无线传感器网络的冗余数据,降低节点的能量消耗,延长整个网络的生命周期。     

基于回归的无线传感器网络数据压缩方法

无线传感器网络的能量和通信带宽有限,不适合大规模数据传输,需进行压缩处理。为此,研究无线传感器网络中基于回归的数据压缩问题,提出分段线性回归拟合算法和基于置信间隔的回归模型调整算法。分段线性回归拟合算法通过分段,使回归拟合适应环境数据周期性变化的规律。回归模型调整算法能够确定分段时机,使回归直线更加逼近动态变化的环境数据集。在Berkeley-Intel数据集上的实验结果表明,该算法在较小的重构精度下能达到3%的压缩比。     

无线传感器网络中一种分布式数据压缩算法

无线传感器网络有限的能量与通信带宽难以适应网络中大量数据的传输,需要在网络内部对传感数据进行压缩处理。基于任意支撑长度的小波函数,提出了一种分布式数据压缩算法。首先研究边界效应对传感数据重构带来的影响,然后基于虚拟网格环模型给出了一种分布式小波数据压缩算法。理论分析与实验结果表明,该算法能有效地去除传感数据中存在的空间相关性。而且,随着簇头与簇内节点距离的增加,该算法比非分布式方式更节省网络耗能。     

无线传感器网络的地理路由算法综述

在无线传感器网络体系结构中,网络层的路由技术至关重要.地理路由算法由于其扩展性方面的优势逐渐成为无线传感器网络中的一个研究热点,近年来提出了很多地理路由算法.根据对现有算法的分析,把地理路由算法、分为三类:基于平面化的地理路由算法、基于特征节点的地理路由算法和基于拓扑特性的地理路由算法.同时,针对具体的算法进行了探讨,分析了各个算法的优劣和性能、特点等.最后总结了该领域当前研究现状,并指出未来的研究策略与发展趋势.     

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.     

WSN中基于区间小波的偶合数据压缩算法

根据传感数据的偶合特征,提出一种基于区间小波的偶合数据压缩算法。根据数据的强偶合特性处理传感数据,利用最小二乘法对强偶合数据进行曲线拟合,结合区间小波良好的分频特性,减少传感器网络中传输的数据量。理论分析和仿真实验结果表明,该算法能对传感数据进行有效压缩,减少网络能耗。     

传感器网络中基于环模型的小波数据压缩算法

无线传感器网络有限的资源,如能量、通信带宽等,难以适应网络中大量数据的传输,需要在网络内部对原始监测数据进行压缩或聚合处理.设计了一个适合小波变换的环模型.针对任意支撑长度的小波函数,给出了一种基于环模型的分布式时-空小波数据压缩算法.该算法将传感器网络中的数据抽象为一个矩阵,将时间相关性与空间相关性映射为该矩阵的小波列变换与行变换,以同时挖掘传感器网络中数据的时间和空间相关性.从能量消耗和网络延时两方面定性地分析了算法的性能.理论分析和实验结果表明,该算法能够有效地去除传感数据中存在的时间和空间相关性,     

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.     

传感网络中误差有界的分段逼近数据压缩算法

无线传感器网络通常能量、带宽有限.一个关键而实用的需求是,在保证数据质量的情况下,对持续到达的采样数据进行在线式压缩.主要贡献:①利用传感器节点内置的缓冲区,提出了单传感器节点上基于分段常量逼近的准在线式数据压缩算法(PCADC-sensor),并给出了在无穷范数误差度量下的实现;②提出了单传感器节点上基于分段线性逼近的在线式数据压缩算法(PLADC-sensor).分别在无穷范数和2范数误差度量的情况下给出了计算PLA的两种简单快速算法,推导了分段线性一致逼近的充要条件;③簇头或基站无需接收原始采样数据,提出了基于原始数据的分段线性表示的压缩算法(PLRDC-cluster),推导了同一节点不同时段、不同节点相同时段两种情况下的计算公式.实验结果表明,这些算法较好地匹配了传感器数据流模型,显著减少了冗余数据传输.     

数据融合技术在无线传感器网络中的应用

在大规模的无线传感器网络中,传输数据量巨大,必然存在着数据传输可靠性、拥塞以及能耗等问题,高效的数据融合技术能够有效的解决这些问题。本文结合分簇路由算法的特征,采用两层融合技术,首先簇内节点与簇首节点的融合,簇内节点根据阈值来判断是否需要发送数据,簇首节点根据接收到的数据,进行数据一致性检验,剔除异常数据,第二层采用BP神经网络算法对簇首节点与基站的融合,得到所需要的结果。实验表明,进行融合后的数据可靠性高,较大减少了数据的传输量与冗余度、降低了能量的消耗,从而提高了整个网络的性能。     

无线传感器网络基于虚拟节点的小波压缩方法

除了能量受限以外,有限的存储容量也是无线传感器网络的基本特征.研究传感器网络中节省存储的数据传输问题,提出了一种基于虚拟节点的渐进数据传输方法.首先定义虚拟节点并建立各级虚拟节点之间的对应关系,充分利用传感数据的相关性;然后,设计基于此映射关系的传感数据调度算法,单轮传送数据的节点总数由相应簇头的实际存储容量决定,虚拟节点对每轮收集到的数据进行联合编码,形成节省存储的渐进数据传输.模拟实验表明,所提出的算法比DIMENSIONS有更小的网络耗能和延时,而且具有存储有效性.     

无线传感器网络中数据采集算法实现

无线传感器是一个多学科交叉的新兴前沿技术研究领域,本文介绍了无线传感器网络节点数据上传算法,采用了单个asq文件的上传服务,使数据在回收中更为快捷和易读取。