传感网络中误差有界的分段逼近数据压缩算法
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国家自然科学基金(60973031, 60973127); 湖南省科技计划(2010FJ6005); 长沙理工大学人才引进基金


Piecewise Approximation Based Data Compression Algorithm with Error Bound in Wireless Sensor Networks
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    无线传感器网络通常能量、带宽有限.一个关键而实用的需求是,在保证数据质量的情况下,对持续到达的采样数据进行在线式压缩.主要贡献:① 利用传感器节点内置的缓冲区,提出了单传感器节点上基于分段常量逼近的准在线式数据压缩算法(PCADC-sensor),并给出了在无穷范数误差度量下的实现;② 提出了单传感器节点上基于分段线性逼近的在线式数据压缩算法(PLADC-sensor).分别在无穷范数和2 范数误差度量的情况下给出了计算PLA 的两种简单快速算法,推导了分段线性一致逼近的充要条件;③ 簇头或基站无需接收原

    Abstract:

    Wireless sensor networks usually have limited energy and transmission capacity. A critical and practical demand is to online compress sensor data streams continuously. This paper makes the following contributions. First, using the built-in buffer of sensor node, a piecewise constant approximation based data compression algorithm with infinite norm error bound is presented, which is named PCADC-sensor and is a near online algorithm. Second, with infinite norm and square norm error bound respectively, this study proposes two online piecewise linear approximation based data compression algorithms in sensor node, named PLADC-sensor. A necessary and sufficient condition of PLA uniform approximation is given. Third, a piecewise linear representations based data compression algorithm in cluster head or sink, named PLRDC-cluster is presented. It does not need raw sensory data and can be applied to calculate aggregate functions. Last, the experiments on real-world sensor dataset show that the proposed algorithms match the sensor data stream model and can achieve significant data reduction.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

张建明,林亚平,傅明,周四望.传感网络中误差有界的分段逼近数据压缩算法.软件学报,2011,22(9):2149-2165

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  • 收稿日期:2009-09-30
  • 最后修改日期:2010-03-04
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