基于雾计算的物联网高维度数据压缩算法

摘要：

为了降低云-雾节点之间的通信消耗,对物联网数据融合计算效率问题进行研究,提出一种基于雾计算的物联网高维度数据压缩算法.在空时压缩机制基础上,建立了雾计算的离线与实时混合数据分析架构,充分考虑高维度数据的空时相关性和观测矩阵的自相关性.通过构造克罗内克(Kronecker)联合观测矩阵,并利用最优化理论对其进行求解,获得该观测矩阵最优值.最后,基于Intel Lab Data公开数据集对提出的算法进行实验验证.实验结果表明,相比于有效数据聚合(Effective Data Aggregating Method based on Compressive Sensing,EDAM)算法和基于动态环的路由方案实现寿命最大化(Lifetime Maximization Dynamic Ring-based Routing Scheme,LMDRS)算法,基于雾计算的观测矩阵优化压缩算法收敛性较好、压缩误差低,在相同的压缩率情况下,所提算法的相对重构误差最小.

关键词：物联网、雾计算、观测矩阵、数据压缩、高维度数据

所属期刊栏目：27

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省自然科学基础研究计划项目21JK0854

在线出版日期：2023-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：39-45