使用改进灰色模型的WSN数据压缩方法

摘要：

针对目前数据压缩方法的计算复杂度高、压缩效率和数据恢复准确率较低的情况,提出一种基于簇头-基站分离式结构的无线传感器网络(WSN)数据压缩方法.该方法在WSN单层分簇结构的基础上,首先要求感知节点等时间间隔采集数据并分段发送,然后采用原有空间相关性数据压缩方法对簇头节点接收的数据进行空间噪声及冗余的消除,最后在基站采用改进的灰色模型进行数据恢复.另外,通过实验分析不同段长及压缩率情况下,灰色模型、灰色马尔可夫链模型以及改进的灰色模型对数据的恢复效果,给出算法的最优模型与段长.仿真结果表明,提出的方法较已有线性类WSN数据压缩方法可显著提高压缩精度和效率.

关键词：无线传感器网络、空间相关性、数据压缩、改进灰色模型

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61472271

在线出版日期：2018-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：119-124