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谢志军,王雷,林亚平,陈红,刘永和.传感器网络中基于数据压缩的汇聚算法.软件学报,2006,17(4):860-867
传感器网络中基于数据压缩的汇聚算法
An Algorithm of Data Aggregation Based on Data Compression for Sensor Networks
投稿时间:2004-12-29  修订日期:2005-09-06
DOI:
中文关键词:  传感器网络  位置信息  数据汇聚  区间小波变换  
英文关键词:sensor network  location information  data aggregation  interval wavelet transforming  entropy
基金项目: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)
作者单位
谢志军 中国人民大学,信息学院,北京,100872 
王雷 湖南大学,软件学院,湖南,长沙,410082 
林亚平 湖南大学,软件学院,湖南,长沙,410082
Department of Computer Science and Engineering, University of Texas at Arlington, Arlington, USA 
陈红 中国人民大学,信息学院,北京,100872 
刘永和 Department of Computer Science and Engineering, University of Texas at Arlington, Arlington, USA 
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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"划分来构建连通核,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良好性能,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输的能耗,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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