基于小波变换的无线传感器网络数据融合理论性研究

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1、太 原 理 工 大 学毕业设计(论文)任务书毕业设计(论文)任务书毕业设计(论文)题目:基于小波变换的无线传感器网络数据融合研究毕业设计(论文)要求:随着芯片技术、通信技术和传感技术的飞速发展,目前传感技术正迈入无线传感器网络新时代。这种网络由大量集成有传感器、数据处理单元和无线通信模块的微小节点组成,通过自组织方式构成网络,借助于节点中内置形式多样的传感器,可以将所在周边环境信号,通过网络方式及时有效地传输到信息接收端,极大提高了传感器监测面积和性能,提高了监测网络可靠性和生存性。然而,由于节点靠电池供给能量且只有有限的计算、存储和通信能力,而又不易对如此众多的节点更换电池,节省能

2、量延长网络生命周期就成为了无线传感器网络的关键。数据融合是减少传感器网络网内数据量,降低网络延时,节省网络耗能的一种有效方法。不过现有的数据融合方法大多不适合无线传感器网络,为解决以上问题,本任务要求设计一种基于小波变换理论的无线传感器网络网内数据融合算法。  原始数据(资料):《无线传感器网络》清华大学出版社孙利民编《非平稳信号分析导论》国防工业出版社刘本永编《数字图像信息处理》国防工业出版社勒中鑫编《数字音频原理及应用》教材 毕业设计(论文)主要内容:1查阅相关资料。2了解小波变换算法。3按任务书要求完成设计。  主要参考文献(资料):[1]孙利民,李建中,陈渝,朱红松。无线传感

3、器网络。北京:清华大学出版社,2005[2]董延华,王慕坤,张钧萍.小波变化在数据传输中大数据通信格式的应用.电测与仪表,2005[3]孙亭,李立宏,杨永田,汪学清.被动无线传感器网络的新数据传输模式.计算机应用研究,2007[4]崔莉,鞠海玲,苗勇,等.无线传感器网络研究进展.计算机研究与发展,2005[5]李建中,李金宝,石胜飞.传感器网络及其数据管理的概念、与进展.软件学报,2003[6周治国,李陶深.无线传感器网络中数据可靠传输策略的研究.大众科技,2007[7]刘本永.非平稳信号分析导论.国防工业出版社,2006[8]勒中鑫.数字图像信息处理.国防工业出版社,2003[9]

4、PetrovicD.,ShahR.C.,RamchandranK.,etal.Datafunneling:routingwithaggregationandcompressionforwirelesssensornetworks.In:Proc.OfFirstIEEEInternationalWorkshoponSensorNetworkProtocolsandApplications.Piscataway,May2003,156-162[10]AriciT.,GedikB.,AltunbasakY.,etal.PINCO:apipelinedin-networkcompressio

5、nschemefordatacollectioninwirelesssensornetworks.In:Proc.ofthe12thInternationalConferenceonComputerCommunicationsandNetworks(ICCCN).Dallas,USA,October2003,539-544专业班级学生要求设计(论文)工作起止日期指导教师签字日期教研室主任审查签字日期系主任批准签字日期基于小波变换的无线传感器网络数据融合研究摘要无线传感器网络是21世纪最有发展前景的技术之一。无线传感器网络在军事和民用领域有着广阔的应用前景,是目前一个非常活跃的研究领域

6、。在无线传感器网络中,数量众多的传感器节点产生了大量的传感数据,需要进行数据压缩以避免原始传感数据的传输,减少网内参与通信的数据量,从而节省有限的存储和通信资源,降低网络耗能。本文提出了一种基于逻辑映射的小波压缩算法。簇头对簇内传感器节点传送的数据不是按时间上的先后顺序存储,而是依据数据本身的相关性和选定的小波函数来确定数据的存储模式,建立传感数据的逻辑映射关系,生成映射数据集。基于此映射数据集设计的小波压缩算法提高了数据压缩的效率。关键词:传感器网络,小波变换,压缩算法IIAStudyofDataFusionbasedonWaveletinWirelessSensorNetwork

7、sABSTRACTWirelessSensorNetworkisoneofthetechnologieswhichhavethemostbrilliantdevelopmentforegroundin21stcentury,itcanbeappliedinmanyfields.Wirelesssensornetworkshavebeenthetargetsofactiveresearchintherecentyearsduetoitsmilitaryand

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