无线传感器网络数据压缩算法研究.doc

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1、无线传感器网络数据压缩算法研究摘要：传感器网络中由于节点部署密度大，传感器节点的覆盖区域是相互重叠，因此，容易产生较多的兀余数据。而通过数据压缩能够有效减少冗余数据、最小化传输量、节省节点能量。对无线传感器网络中的数据冗余从时间、空间等角度进行了分析，对应用于传感器网络中的几种典型数据压缩算法进行了分类和比较。关键词：无线传感器网络；数据兀余；数据压缩算法中图分类号:TP393文献标识码:A［HT5”H］文章编号:2095-2163(2013)05-0028-030引言传感器节点是一个配备了无线电收发器、微控制器、能量源的信息接收处理单元。因为体积小，同时考虑到成木问题，传感器节点受到

2、有限的带宽、电量和计算能力的限制。对于大规模部署无线传感器节点的网络来说，如何提高节点的能量效率，延长整个WSN寿命是需要解决的首要问题［llo对于监测区域内的传感器节点來说，其数据采集行为往往具有：同一个信号可能被不同传感器捕获；对于多维度信息采集，多个传感器的并行采集数据能够形成互补等特点,这些都容易产生冗余数据［2］。1数据兀余1.1时I'可冗余时间冗余来自于提高精度传感器节点的读数和在传感和通信时承受瞬时故障。时间冗余的应用较为复杂，主要用于无线传感器网络的环境参数频繁变动的场景，传感器节点通过发送连续多个采集报告以提高数据置信水平，这种类型的兀余通常是在视频监视和多代支持基于

3、特定的数据压缩技术的编解码器等应用中采用。时间冗余可以分为：时间感知冗余、时间通信冗余。1.2空间冗余空间冗余来自于传感器网络屮某个特定地理区域内，多个传感器节点采集的信息出现重叠现象。这种空间兀余产生的目的，主耍是为了提供容错或提高测量数据的可靠性以达到一定的安全水平。空间冗余几乎在任何一个传感器网络部署时都会发生，因为在无线传感器网络的应用中通常需要密集部署节点以保证网络的连通性。从覆盖问题的角度来说，空间冗余可以划分为物理冗余和分析冗余，具体分析如下。物理冗余是一种非常普遍的技术，通过节点在某一区域的高密度部署用于保证系统的可靠性，尤其是考虑到网络受到安全威胁时，这种冗余非常有必

4、要。当然，由于节点之间距离过近,易造成节点采集的数据具有一定的相似性，而这些数据的产生在无线信道传输过程中无疑会消耗大量的节点能量，因此，需要通过一定的数据融合方法来降低数据冗余度，以节约资源。分析冗余则是指通过一定的数学模型根据丿力史监测数据推导出的预估测量值，用于与节点发送过來的实际测量值进行比较,目的是获取出现故障或恶意攻击的节点。通常，当节点数量过多或者数据模型过于复杂时,分析兀余的计算代价太大，［JP2］另外，分析冗余产生的冗余数据与真实的数据本身不一定能完全契合，因此，这种冗余只出现在较少的应用中。1.3信息冗余信息冗余则主耍是用于信息表示方法上对冗余数据的描述,常常定义为

5、使用兀余数据（例如，特殊bit）来重新构造丢失的信息。因此，信息冗余意味着额外的信息是用来检测和从故障中恢复。奇偶校验位附加到数据块，使误差检测即可以视为一个实例信息冗余。另一个例子是信息冗余擦除码，都是通过使用的信息冗余，无需重传机制即可构造出原始消息。2数据压缩算法大量原始数据转发到基站的路途中将很快耗尽所经过节点的能量，导致传感器网络死亡，为了减少数据传输过程的数据量，从而节省网络能量,延长网络生命周期，很多专家学者提出，通过节点间的协作对传感器网络采集到的数据进行网内处理，也就是适当地采用数据压缩方法，使得数据量减少［3］。2.1数据压缩方法分类对观测数据的压缩处理，可在传感器

6、节点和基站两端分别采用压缩和解压缩技术。在数据发送前提高编码效率，或者是根据不同应用需求（例如图像特征的信息，直接处理非常复杂）对信息进行数据变换，实现发送数据前的圧缩操作。基站收到数据后再进行解圧缩，降低传输过程中大量冗余数据造成的能量损耗。常见的数据压缩方法有：（1）压缩编码。按照特定的编码机制利用较少的数据位元（或者其他信息相关的单位）表示信息，从压缩结果來看可以分为有损压缩和无损压缩，由于传感器采集的多数为模拟信息，所以主要采用有损压缩算法。而针对不同的传感器数据特征又可以采用标量数据压缩算法或者矢量数据压缩算法，并根据不同的数据类别选择对应的数据压缩算法。（2）汇聚节点处融合

7、。对于覆盖范围较大的传感器网络，源节点到基站之间的数据转发采用多跳方式比点对点直接通信更能节省能耗。转发路径上的节点作为汇聚节点，可以在不丢失信息的前提下通过排序编码丢弃部分于汇聚节点汇合的数据，实现数据压缩。（3）依据数据空间相关性。地理位置相邻的传感器节点收集到的数据存在相关性，在多个节点中选取一个有代表性的节点数据，将其完整地发送至基站，而其他节点的数据提取出偏差部分并压缩后发送，基站最后通过压缩数据和未压缩数据之间的相关性进行解压缩来重