面向傳感器網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)傳輸應(yīng)用的數(shù)據(jù)壓縮與傳輸優(yōu)化算法的研究與應(yīng)用.pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks, WSNs)是由大量節(jié)點自組織而成,集信息采集、處理和傳輸為一體的網(wǎng)絡(luò),被廣泛應(yīng)用于環(huán)境監(jiān)測、棲息地監(jiān)控和地震探測等諸多領(lǐng)域。WSNs中節(jié)點的能量是有限的,而數(shù)據(jù)傳輸占用了大部分能耗。因此,如何減少網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸能耗成為了 WSNs的關(guān)鍵問題。本文在研究了WSNs中分簇路由協(xié)議和數(shù)據(jù)壓縮兩種節(jié)約數(shù)據(jù)傳輸能耗技術(shù)的基礎(chǔ)上,結(jié)合WSNs環(huán)境分布中呈現(xiàn)的區(qū)域特性,提出了基于節(jié)點相

2、似性的分簇算法(Sensor Similarity-based Clustering, SSC)和基于最小傳輸代價的路由算法( Minimum Transmission Cost-based Routing,MTCR),并結(jié)合這兩者設(shè)計了基于節(jié)點相似性的分簇壓縮傳輸方案(SSC-based Data Compression and Transmission, SSCDCT)。本文的主要工作如下:
　　1)提出了基于節(jié)點相似性的分簇

3、算法(SSC)。通過對WSNs工作環(huán)境的區(qū)域性進行研究,提出了節(jié)點相似性的度量模型,并依據(jù)該模型提出了SSC算法。SSC算法將區(qū)域內(nèi)的相似節(jié)點劃分到同一個簇中,使得簇內(nèi)節(jié)點具有較高的相似性,從而利于數(shù)據(jù)的壓縮工作。壓縮算法能挖掘和消除更多數(shù)據(jù)中的冗余,減少數(shù)據(jù)的傳輸量。
　　2)提出了基于最小傳輸代價的路由算法(MTCR)。通過分析現(xiàn)有分簇協(xié)議在簇內(nèi)、簇間數(shù)據(jù)路由方式在大規(guī)模傳感器網(wǎng)絡(luò)中的不足,結(jié)合傳感器節(jié)點的能量消耗模型,提出了

4、 MTCR。MTCR通過控制簇首覆蓋范圍和節(jié)點度大小實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中單跳與多跳的混合路由方式,最大限度地節(jié)約網(wǎng)絡(luò)傳輸能耗和平衡節(jié)點的能量消耗。
　　3)提出了基于節(jié)點相似性分簇的壓縮方案(SSCDCT)。SSCDCT利用SSC將相似節(jié)點的聚集起來,并用壓縮算法對它們的數(shù)據(jù)進行壓縮,然后利用 MTCR路由協(xié)議傳輸壓縮后的數(shù)據(jù)。SSCDCT將WSNs數(shù)據(jù)壓縮傳輸分為了三層,層次之間相互協(xié)作,以實現(xiàn)最大限度地減少數(shù)據(jù)傳輸量和網(wǎng)絡(luò)的傳輸能耗,實