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传感器网络中基于数据压缩的汇聚算法
  • ISSN号:1000-9825
  • 期刊名称:《软件学报》
  • 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]中国人民大学信息学院,北京100872, [2]湖南大学软件学院,湖南长沙410082, [3]Department of Computer Science and Engineering, University of Texas at Arlington, Arlington, USA
  • 相关基金:Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60273017 (国家自然科学基金); the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2002AA4Z3420 (国家高技术研究发展计划(863)); the Key Project of Chinese Ministry of Education under Grant No.02036 (国家教育部科学技术研究重点基金项目)
中文摘要:

结合传感器网络的节点特性和位置信息,提出了一种基于连通支配集的传感器网络定向传播模型,以及一种基于“域”的分布式数据汇聚模型DDAM(distributed data aggregation model).DDAM把传感器网络按“域”划分采构建连通核,传感节点只需在连通核中寻径,因而可明显减少寻径时间复杂度并且具有更好的分布性;然后在该定向传播与数据汇聚模型基础上,考虑传感器网络的数据特性及小波变换在流数据压缩方面的茛好性能,提出了一种基于区间小波变换的混合熵数据压缩方法.理论分析和实验仿真结果表明:对比传统的DC算法-DD路由算法相结合的算法,新算法能对传感器网络中的流数据进行有效压缩,可更大程度地降低传感器节点数据传榆的能耗,从而进一步延长整个网络的生命周期.

英文摘要:

Considering the characteristics and location information of nodes in sensor networks, a modified directed transfer model of sensor networks and a new distributed data aggregation model based on "area" are proposed. On the basis of these new models, a novel mixed entropy data compression algorithm based on interval wavelet transforming is proposed for sensor network, according to the characteristics of data in sensor networks and the good performances of wavelet transforming in compression of the data stream. Theoretical analyses and simulation results show that, the above new methods can compress the data stream and reduce the energy costs of nodes in data transferring efficiently for sensor networks. So, it can prolong the lifetime of the whole networks to a greater degree when the above new methods are deployed with those traditional DC (data centric) routing algorithms such as DD (directed diffusion) protocol for sensor networks.

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期刊信息
  • 《软件学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院软件研究所 中国计算机学会
  • 主编:赵琛
  • 地址:北京8718信箱中国科学院软件研究所
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jos@iscas.ac.cn
  • 电话:010-62562563
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-9825
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2560/TP
  • 邮发代号:82-367
  • 获奖情况:
  • 2001年入选中国期刊方阵“双百期刊”,2000年荣获中国科学院优秀科技期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,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),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:54609