基于小波分解的DVS在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用.pdf

1、本文為了最大限度節(jié)約能源的使用，使無線傳感器網(wǎng)絡(luò)使用壽命延長，針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點在運行狀態(tài)提出了基于小波的動態(tài)電壓調(diào)度(DVS)算法。 第一次提出了小波、卡爾曼和自回歸聯(lián)合預(yù)測算法使用在動態(tài)電壓調(diào)度上，根據(jù)處理器頻率的離散化對頻率電壓狀態(tài)進行劃分，然后由小波、卡爾曼和自回歸聯(lián)合對下—個周期的任務(wù)量進行預(yù)測，由預(yù)測結(jié)果計算相應(yīng)的累積概率，再根據(jù)累積概率決定進入何種頻率電壓狀態(tài)，最后計算傳感器在單個周期內(nèi)消耗的能量。預(yù)測的結(jié)果

2、越準確，就能進入相應(yīng)的最佳頻率電壓狀態(tài)，動態(tài)電壓調(diào)度效果會越好，節(jié)能效果更好。 在數(shù)據(jù)的預(yù)測中，首先用小波將傳感器接收到的任務(wù)量數(shù)據(jù)分解到不同的尺度(頻率)空間，在原尺度對小波系數(shù)重構(gòu)后，再對各個小波系數(shù)分量分別進行預(yù)測，高頻數(shù)據(jù)用卡爾曼進行預(yù)測，低頻空間用自回歸進行預(yù)測。將各頻率分量的預(yù)測結(jié)果綜合得到原數(shù)據(jù)的預(yù)測值，然后根據(jù)預(yù)測值使傳感器節(jié)點準確進入相應(yīng)的頻率電壓狀態(tài)，使較小任務(wù)量進入較小操作頻率等級的狀態(tài)，從而減少了節(jié)點在周