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1、第3期朱铁军等：无线传感器网络中基于小波的自适应多模数据压缩算法·53·无线传感器网络中基于小波的自适应多模数据压缩算法朱铁军1，林亚平1,2，周四望2，徐小龙1（1.湖南大学计算机与通信学院,湖南长沙410082；2.湖南大学软件学院,湖南长沙410082）摘要：基于数据的多模性，设计了一个基于小波的自适应多模数据压缩算法。在给定的相关度阈值的条件下，算法能自适应地对数据调整分类，对相关数据采用最小二乘估计进行拟合，把特征数据抽象成一个矩阵，利用小波变换去除数据的空间和时间相关性。理论分析和仿真实验表明，新算法能够有效地去除数据之间的多模相关性和同种数据的空间和时间相关性，
2、新算法有效地提高了压缩比，降低了网络的能耗。关键词：无线传感器网络；小波变换；多模数据；数据压缩中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1000-436X(2009)03-0048-06Adaptivemultiple-modalitiesdatacompressionalgorithmusingwaveletforwirelesssensornetworksZHUTie-jun1,LINYa-ping1,2,ZHOUSi-wang2,XUXiao-long1(1.CollegeofComputerandCommunication,HunanUniversity,Cha
3、ngsha410082,China;2.SoftwareCollege,HunanUniversity,Changsha410082,China)Abstract:Wirelesssensornetworksusuallyhavelimitedresources,suchasenergy,bandwidthandprocessingandsoon.Andtheycan’tmatchthetransmissionofalargenumberofdata.So,itisnecessarytoperformin-networkcompressionoftherawdatasampl
4、edbysensors.Thedatasensornodecollectednormallyhavemultiple-modalitiespertinence.Multiple-modalitiespertinencereferstothedifferenttypesofdatawhichthesamenodesampledhavesomecorrelation.Aadaptivemultiple-modalitiesdatacompressionalgorithmusingwaveletwasdesigned.Inagiventhresholdofthecorrelatio
5、n,thedatacanbeadaptiveclassifiedusingthisalgorithm.therelevantdatacanbeestimatedusingtheleastsquareestimation.Thecharacteristicsdataareabstractedasamatrix,thencanbeexploitedthespatialandtemporalcorrectionsusingwavelettransform.Theoreticallyandexperimentally,theproposedalgorithmcaneffectivel
6、yexploitthecorrelationofthedata,thecompressionratioofthealgorithmhasimproved.Effectively,itcanprovideasignificantreductioninenergyconsumption.Keywords:wirelesssensornetworks;wavelettransform;multiple-modalitiesdata;datacompression第3期朱铁军等：无线传感器网络中基于小波的自适应多模数据压缩算法·53·1引言收稿日期：2008-06-21；修回日期：2
7、008-11-20基金项目：国家高技术研究发展计划（“863”计划）基金资助项目（2006AA01Z227）；湖南省科技厅科技计划基金资助项目（2007FJ4157）FoundationItems:TheNationalHighTechnologyResearchandDevelopmentProgramofChina(2006AA01Z227);ThePlannedScienceandTechnologyProjectofHunanProvince(2007FJ4157)无线传感器网络是由一组在地理上
