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基于自适应加权与LZW的WSNs层次式数据融合算法
  • ISSN号:1004-1699
  • 期刊名称:《传感技术学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP393[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]
  • 作者机构:[1]青岛理工大学理学院,山东青岛266033, [2]青岛理工大学通信学院,山东青岛266033
  • 相关基金:国家基金“污染物液体扩散机理研究”(50979036)
中文摘要:

为了兼顾提高数据采集精度与效率的同时有效降低传感器节点能耗,提出了一种基于自适应加权与LZW的层次式数据融合算法。传感器簇头节点对传感器节点发送的数据进行自适应加权处理,估计出均方误差最小时的值,簇头节点将处理后的数据采用LZW算法以一定的信息量压缩后再进行数据的传输。仿真表明,该层次式融合算法提高了数据采集的精度并有效降低了网络的能耗,延长了无线传感器网络的生命周期。

英文摘要:

A hierarchical data aggregation algorithm is proposed which based on the adaptive weighted and LZW to improve the accuracy of data collection,enhance the efficiency of data collection and reduce the energy consumption of the sensor nodes.Data sent by sensor nodes is processed by cluster head sensor by using the adaptive weighted to estimate the value when the mean square error is Minimum.And then the cluster head node compresses the processed data using LZW algorithm with a certain amount of information before data transmission.Simulation results show that the hierarchical aggregation algorithm improves the accuracy of data collection,reduces the energy consumption of network effectively and extends the life cycle of wireless sensor networks.

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期刊信息
  • 《传感技术学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:东南大学 中国微米纳米技术学会
  • 主编:黄庆安
  • 地址:南京市四牌楼2号
  • 邮编:210096
  • 邮箱:dzcg-bjb@163.com
  • 电话:025-83794925
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-1699
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1322/TN
  • 邮发代号:28-366
  • 获奖情况:
  • 2011-2012年获中国科技论文在线优秀期刊一等奖,2012年获第四届中国高校优秀科技期刊奖,2011年获中国精品科技期刊
  • 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,英国科学文摘数据库,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)
  • 被引量:18030