wsns中基于小波的压缩数据收集算法研究

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1、中文摘要●●—■置■■置——■———————■■——————■—■●—●———ii置暑暑羞葺置置—置薯——●——置————■—皇■一I—I●—I结构健康监测(StructuralHealthMonitoring，简称SHM)是无线传感器网络极具代表性的应用之一，以桥梁结构健康监测系统为例，这类应用通常需要高密度地布置大量的传感器节点以覆盖整个桥梁，而且为了实时地获取监测信息，传感器节点需要频繁地进行数据收集工作，这将消耗大量的节点能量。这对于能量有限的传感器节点来说难以维持较长的工作时间，特别是当收集的数据是多维的时候，问题将更加严重。本文研究的重点为如何进行能量

2、有效地传感器网络中的数据收集。本文的贡献如下：1．提出了基于小波．分段常值压缩的数据收集算法(W．-SDC)，该算法减少了数据收集时的信息传输，当网络规模较大的时候可以大大节省通信能量消耗，延长网络生命周期。传统的数据收集方法总通信量能达到数量级O(N2)，压缩采样方法为O(MN)，而本文算法将总通信水平降低为O(mN)，其中77l《M。本文对W-SDC算法进行了TOSSIM模拟实验，实验分析结果表明，该算法能够有效降低总数据传输量，并且重构误差在可接受范围之内。2．传统的Haar小波压缩技术，通过阈值过滤，将部分不特别重要的小波系数舍弃。而在这部分被舍弃的小波系

3、数中，仍然存在着一些对于小波重构影响很大的小波系数，这些系数应当保留。因此，为了减小小波重构误差，本文提出了基于影响因子的概率小波算法一AEWavelet。根据小波系数wI在误差树中对叶子节点的影响程度计算得到小波系数的影响因子AEt，算法以影响因子为基准，构造小波系数的随机舍入概率，然后以该概率来对小波系数wI进行随机取舍。理论分析证明了该算法在小波系数选取上的有效性和正确性。实验结果表明：这种概率小波的随机舍入思想，大大降低了Haar小波的重构误差，提高了小波重构的准确性。关键字：无线传感器网络；数据收集；小波分段常值压缩；AEWavelet黑龙汀大学硕士学位

4、论文_i置i皇iii宣iiIiii葺ii置iiiiiii葺AbstractStructuralHealthMonitoriIlg(StructuralHealthMonitoring，referredto弱SHM)isoneofthemostrepresentativeapplicationofwirelesssensornetworks，takebridgestructuralhealthmonitoringsystemforexample，suchapplicationsoftenrequiretoarrangealargenumberofsensornode

5、sinhigh-densitytocovertheentirebridge，furthermore，inordertoobtainreal-timemonitoringinformation,sensornodesneedtocollectthesensordata仔equently,thisprocessconsumealotofnodeenergy．Itisdifficultytomaintainalong—timeworkingforthesensornodeswhoseenergyisfiniteatthissituation,especiallywhen

6、thedatatocollectismulti-dimensional，thisproblemgoesworse．Thethemeoftheresearchinthispaper,ishowtocollectthesensordatamoreenergyeffectively,andthecontribution鹪follows：1．Compressivedatacollectionalgorithmbasedonwavelet-segmentconstant(W-SDC)isproposed,thealgorithmgetslowerquantityofmess

7、agestransmissionduringdatacollection,itcangreatlyreducecommunicationenergyconsumptioninlarge-scalenetworkandprolongthelifecycleoftheWsns．TraditionaldatacollectionmethodsachievethetotalmessagestransmissionatO(N2)，compressedsamphgmethodisO(MH)，thisalgorithmwillreducethelevelofthetotaltr

8、ansmi