基于模型拟合的传感器网络数据处理算法-论文.pdf

《基于模型拟合的传感器网络数据处理算法-论文.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第32卷第2期周口师范学院学报2O15年3月Vo1．32No．2JournalofZhoukouNormalUniversityMar．20l5基于模型拟合的传感器网络数据处理算法陈园园，朱欣颖(周口师范学院物理与机电工程学院，河南周口466001)摘要：通过对当前无线传感器网络数据压缩问题的研究，提出了一种新的传感器网络感知数据处理算法～一BFM．经过实验证明，这种算法不仅可以达到压缩数据的目的。而且在不存在时空相关性或相关性不稳定的条件下依然能够减少数据传输能耗、延长网络生命周期．该算法与TinyDB模型比较之后可以看出。BFM算法取得了

2、更小的数据传输比，达到减少网络能耗的目的．关键词：无线传感器网络；B样条插值；数据压缩中图分类号：TP301．6文献标志码：A文章编号：1671—9476(2015)02—0066—05D0I：10．13450／．．cnki．zknu．2015．02．019无线传感器网络(WirelessSensorNetwork，何利用节点之间的时空相关性，来节省能量的传输WSN)是集传感器技术、嵌人式计算技术、分布式数据．文献E2]提出了一种小波压缩算法，该算法依信息处理技术和无线通信技术为一体，由一系列带据传感数据的时间相关性和节点可用通信带宽选有无线

3、射频发射模块和数据感知模块的无线传感择待传输的小波系数、确定量化位和编码方法，能器节点组成的无线网络系统．无线传感器网络技术够在允许的误差范围内控制输出的数据量．文献具有多学科融合的知识特点，被广泛的应用在军[3]利用传感器网络中节点的空间相关性，用一部事、医疗等诸多领域．但在实际的应用过程中，无线分节点的监测值来推算另一部分节点的监测值，通传感器网络的能量和带宽有限，难以满足数据传输过相关节点的轮流工作和休眠来节省能量．文献的需求．有研究指出，数据通信的能耗远高于数据E4]基于小波变换提出了一种渐进数据压缩算法，计算的能耗，数据传输消耗了总

4、能量的70[．如根据感知数据的空间相关性来选择传送数据的传果不对这些数据进行处理，则网络通信开销巨大，感器节点，使得渐进传送的数据单元能产生大的编将消耗大量的节点能量．如何有效地减少网络内部码增益，取得较高的压缩效率，减少了网络能耗．文的数据量，从而降低网络能量消耗是人们面临的一献[5]中提到感知数据在传输过程中基于层次簇的个重要挑战．方法进行数据压缩，减少网络中的数据传输量，从为了适应WSN的应用而产生了数据融合技而节省了能量．术，它主要关注如何有效的对采集或接收到的其他以上文献提到的算法并不适用于节点监测值传感器节点发送的大量数据进行融合

5、处理，重点在直接不存在时空相关性或相关性不稳定的情况，因于减少需要传输的数据．在无线传感器网络中，数此笔者提出一种新的算法：基于i次B样条插值据融合技术利用节点的本地计算和存储能力进行的拟合算法．该算法通过在传感器节点上对采集的数据融合，去除冗余信息，减少通信过程中的数据数据进行模型拟合，来达到压缩数据，减少网络中量．数据融合技术可以与传感器网络的多个协议层数据传输量，从而减少网络数据传输能耗之目的．结合，已经在目标跟踪、目标自动识别等领域得到1模型建立了广泛应用．目前，数据融合技术的多数研究主要集中在如首先将传感器节点的监测数据组织成一个感

6、收稿日期：2014—05—26；修回日期：2014—06～26基金项目：周口师范学院青年科研基金项目(No．zknuc0220)作者简介：陈园园(1986一)，女，河南周口人，助教，硕士，主要研究方向：信号与信息处理．第32卷第2期陈园园，等：基于模型拟合的传感器网络数据处理算法67知数据序列，然后在该感知数据序列上寻找具有最一∞=0<1<⋯

7、，点采集．S()为次数不超n的实系数代数多项式；第二步：无线传感器网络中的每个节点数据(2)S(z)在(一cx3，+oo)上有直到一1阶的缓存至本地节点的存储器内．连续导数．第三步：当存储器内的监测数据集达到一个则称Y一5()为次样条函数．常把以(1)式给定的阀值时，依据样条插值算法对数据进行拟合为结点的次样条函数的总体记为S(，，⋯，处理．zN-1，N)，z1，372，⋯，N-1，XN称为样条节点．B样条曲线是由一组基函数和一些控制顶点第四步：找到一个最佳模型M，然后把模型M定义．其中三次B样条应用最广，三次B样条的基及其参数传回给汇聚节点

8、．函数可以表述为下列形式：厂F(“)一(一“。+一3u+1)／6传感器模块采集感知致据F1()一(3u。一6u。+4)／6(2)F2(M)一(一3“。+3+3“+1