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无线传感器网络子带能量自适应数据压缩方法
  • ISSN号:0254-3087
  • 期刊名称:《仪器仪表学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP393.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] TH17[机械工程—机械制造及自动化]
  • 作者机构:[1]重庆大学机械传动国家重点实验室,重庆400030, [2]招商局重庆交通科研设计院有限公司,重庆400067
  • 相关基金:国家重点基础研究发展计划(973计划)(2015CB057702); 国家自然科学基金(51375514)项目资助
中文摘要:

机械振动无线传感器网络节点因存储容量有限、信道带宽窄导致节点需将高采样频率下产生的大量振动数据进行分块存储、读取与发送,而数据分块大小将直接影响数据存储、读取与发送能耗。为研究各过程数据分块大小与能耗的关系,首先通过实验得出数据存储、读取与发送过程中工作电流、工作时间与数据分块大小间离散关系;然后利用最小二乘法对离散关系进行线性拟合,建立各过程能耗数学模型,结合处理器自身存储容量与通信协议物理层载荷等限制因素,得出使各过程能耗最低的数据分块大小。对比实验结果表明,各过程均采用最优数据分块大小能有效降低机械振动无线传感器网络节点能耗。

英文摘要:

The mechanical vibration wireless sensor network node with the limited storage capacity and the narrow bandwidth should store,read,and transmit the mass vibration data generated under the high sample rate in blocks,while the data block size affects the energy consumption of data storage,data reading and data transmitting directly. In order to investigate the relationship between the data block size and energy consumption,the discrete relationship among operating current,operating time and the data block size in data storage,data reading and data transmitting processes is obtained with the experiment method. Based on the discrete relationship,the energy consumption mathematical model of each process is constructed by least square method,and the optimal data block size which makes the energy consumption of each process lowest combined with limiting factors in storage capacity and physical layer payload is obtaiend. Experimental results indicate that the energy consumption of mechanical vibration wireless sensor network node can be effectively reduced when each process adopts the optimal data block size.

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期刊信息
  • 《仪器仪表学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国仪器仪表学会
  • 主编:张钟华
  • 地址:北京东城区北河沿大街79号
  • 邮编:100009
  • 邮箱:yqyb@vip.163.com
  • 电话:010-84050563
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-3087
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2179/TH
  • 邮发代号:2-369
  • 获奖情况:
  • 1983年评为机械部科技进步三等奖,1997年评为中国科协优秀科技期刊三等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:42481