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文檔簡介
1、傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)作為21世紀最重要的技術(shù)之一,很大程度上改變了我們的生活。通過傳感器獲取的傳感數(shù)據(jù),再通過物聯(lián)網(wǎng)的使用將會使數(shù)據(jù)變得更加有用,而物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用則比傳感器網(wǎng)絡(luò)更加多樣化,因此物聯(lián)網(wǎng)可以看成是將傳感器網(wǎng)絡(luò)的功能實現(xiàn)了更大的延伸。在大型傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測環(huán)境中會布署大量的傳感器節(jié)點,在節(jié)點密集的區(qū)域,傳感器之間的感知數(shù)據(jù)存在多種差異性和時空相關(guān)性。這些情況可能會導(dǎo)致多傳感器采集的數(shù)據(jù)之間可以存在著某些對應(yīng)的關(guān)系或者相似的數(shù)據(jù)。為了有效
2、地提取信息,通常會將數(shù)據(jù)融合技術(shù)加入在數(shù)據(jù)收集的過程中,該技術(shù)主要目的就是在滿足一定的應(yīng)用監(jiān)測需求下,將多份數(shù)據(jù)通過去冗余實現(xiàn)更有效的傳輸。在成本和體積限制的情況下,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點一般都是能源有限的。而無線傳感器網(wǎng)絡(luò)面向應(yīng)用需求設(shè)計可以通過引入數(shù)據(jù)融合技術(shù)獲得更大效益。本文通過深入研究典型的時空相關(guān)性數(shù)據(jù)融合算法的特點、原理和相應(yīng)的性能指標,結(jié)合應(yīng)用需求與無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的采集數(shù)據(jù)之間的時空相關(guān)性,提出了相應(yīng)的傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集分
3、簇模型,針對收集的數(shù)據(jù)之間仍存在的冗余性,設(shè)計了相應(yīng)的提升小波數(shù)據(jù)壓縮去冗余算法。
本文主要研究內(nèi)容和貢獻主要有:
(1)本文針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測區(qū)域環(huán)境中臨近節(jié)點之間采集的感知數(shù)據(jù)的時間和空間相關(guān)性,提出了一種基于應(yīng)用需求的傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集分簇模型。通過臨近區(qū)域的數(shù)據(jù)相關(guān)性大小,先選取一定剩余能量高、數(shù)據(jù)代表性強的節(jié)點作為簇成員,參與到傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集中,其次,根據(jù)這部分成員節(jié)點與其余普通節(jié)點的數(shù)據(jù)相關(guān)度比較
4、來選擇一部分不可以被替代的普通節(jié)點,并將其加入簇內(nèi)參與數(shù)據(jù)傳輸。并且根據(jù)剩余能量和實時數(shù)據(jù)的變化,動態(tài)地調(diào)整網(wǎng)絡(luò)分簇的大小和檢測異常節(jié)點的數(shù)據(jù)變化。通過模擬仿真實驗,結(jié)果表明該分簇模型能夠在滿足一定的數(shù)據(jù)變化傳輸要求下節(jié)省更多的能量。
(2)本文針對區(qū)域單個簇頭節(jié)點所收集到的簇內(nèi)節(jié)點數(shù)據(jù)的空間相關(guān)性和不同時刻傳輸?shù)臄?shù)據(jù)之間的時間相關(guān)性,我們提出了一種有效的消隱式提升小波數(shù)據(jù)壓縮算法,該算法不僅能夠去除大量的數(shù)據(jù)冗余,而且計算速
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