基于数据压缩的无线传感器网络节能技术研究

【摘要】：能量有限是制约无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)发展的关键因素，因此节能技术研究成为WSN研究的重点。在WSN中通信消耗了网络的绝大部分能量，因此采用数据压缩能有效降低网络流量从而达到节能效果。本文主要目的是针对WSN的特点，提出了简单、高效的数据压缩算法实现WSN的节能。 本文主要工作是通过仔细分析多种数据压缩技术并结合WSN数据和节点的特点，提出了两种压缩效果良好、算法时空复杂度低的数据压缩算法。主要工作如下： (1)提出一种基于改进二进制行程编码的无损压缩算法：算法充分利用WSN数据存在较高相关性的特点，设计了一种预处理方式，预处理过程包括差分运算和二进制重排列，该过程不对数据进行压缩，但提高了数据的可压缩性；然后，根据二进制的特点对行程编码进行优化，并使用Huffman编码表示行程长度；最后，给出整个解码流程。实验表明，该算法能取得较好的压缩率和节能效果，且算法复杂度低。 (2)提出基于面积阈值法的有损压缩算法：所有按时间采集的WSN数据序列均可表示为二维坐标中的点，由此可以将数据压缩问题转换为矢量曲线压缩问题。基于此矢量曲线，提出一种新的基于面积计算和阈值判断的压缩算法，该算法能保证数据压缩产生的误差有界，同时给出了数据恢复方法和误差评判标准。实验表明，基于面积阈值法的有损压缩算法的时空复杂度低、压缩率高并且压缩的失真度比较小，能够达到很好的节能效果。 【关键词】：无线传感器网络 数据压缩 节能 行程编码 面积阈值法
【学位授予单位】：浙江工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TP212.9;TN929.5
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-17
• 1.1 研究背景10-12
• 1.1.1 无线传感器网络特点11-12
• 1.2 国内外研究现状12-14
• 1.2.1 无线传感器网络研究现状12-13
• 1.2.2 无线传感器网络数据压缩研究现状13-14
• 1.3 论文研究的意义和创新点14-15
• 1.4 论文组织结构15-17
• 第2章 无线传感器网络节点与系统17-22
• 2.1 TelosB 节点17-18
• 2.2 TinyOS 系统18-19
• 2.3 节点能耗模型19-21
• 2.4 本章小结21-22
• 第3章 数据压缩算法22-38
• 3.1 数据压缩的基本原理及其特性22-26
• 3.1.1 信息论22-23
• 3.1.2 数据压缩简介23-24
• 3.1.3 数据压缩的性能指标24-26
• 3.2 基于统计的编码26-30
• 3.2.1 统计编码26-27
• 3.2.2 Huffman 编码27-28
• 3.2.3 一种简单的 Huffman 编码28
• 3.2.4 算术编码(Arithmetic Coding)28-30
• 3.3 字典编码(Dictionary Encoding)30-34
• 3.3.1 LZ 编码30-32
• 3.3.2 S-LZW(LZW for Sensor Nodes)32-34
• 3.4 行程编码(Run Length Encoding)34-36
• 3.5 其它压缩算法36-37
• 3.5.1 差分编码36
• 3.5.2 矢量曲线压缩36-37
• 3.6 本章小结37-38
• 第4章 基于行程编码的 WSN 无损压缩算法38-50
• 4.1 编码预处理38-41
• 4.1.1 差分变换38-40
• 4.1.2 数据转置40-41
• 4.2 二进制行程编码优化41-46
• 4.2.1 编码优化41
• 4.2.2 编码方式41-42
• 4.2.3 建立 Huffman 表42-44
• 4.2.4 编码流程44-45
• 4.2.5 解码流程45-46
• 4.3 实验结果分析46-49
• 4.4 本章小结49-50
• 第5章 基于面积阈值的 WSN 有损压缩算法50-63
• 5.1 几何法模型50-52
• 5.1.1 模型建立50-51
• 5.1.2 面积计算51-52
• 5.2 面积阈值法52-60
• 5.2.1 面积计算优化52-54
• 5.2.2 算法总流程54-55
• 5.2.3 面积阈值筛选流程55-56
• 5.2.4 编码过程56
• 5.2.5 解码与误差评判56-60
• 5.3 实验结果分析60-61
• 5.4 本章小结61-63
• 第6章 总结和展望63-65
• 6.1 总结63
• 6.2 展望63-65
• 参考文献65-68
• 致谢68-69
• 攻读学位期间参加的科研项目和成果69

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