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文檔簡介
1、在智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transportation System,ITS)的交通設施中增加一種無線傳感器網(wǎng)絡技術(shù),能夠從根本上緩解困擾現(xiàn)代交通的安全、通暢、節(jié)能和環(huán)保等問題,同時還可以提高交通工作效率。
無線傳感器網(wǎng)絡(Wireless Sensor Network,WSN)通過無線傳感器節(jié)點獲取環(huán)境信息,自組織地進行無線通信和組網(wǎng),在無線傳感器網(wǎng)絡中,單個傳感器節(jié)點周期性采集到的數(shù)據(jù)在時間上可能是相關的,地
2、理位置相鄰的傳感器節(jié)點收集到的數(shù)據(jù)在空間上往往也是相關的,于是,可以使用某種變換來去除其中的冗余信息,達到數(shù)據(jù)壓縮、節(jié)省傳輸能耗的目的。本文對基于時空相關性的WSN節(jié)能策略進行研究。
首先,在對周期性采集到的數(shù)據(jù)進行相關性分析,研究數(shù)據(jù)采集頻率和數(shù)據(jù)失真度之間的關系,對各種有損壓縮及無損壓縮的性能進行比較的基礎上,提出一種改進的LTC(Lightweight Temporal Compression)算法,該算法基于判斷門限,
3、將重構(gòu)精度與采集頻率進行折衷。MATALB仿真結(jié)果表明,算法在保證數(shù)據(jù)失真度的同時,可有效地抑制數(shù)據(jù)發(fā)送頻率,減少傳輸冗余,從而達到節(jié)約能耗的目的。
其次,討論了節(jié)點間距離、信道衰耗等空間相關因素對失真度的影響,證明了在滿足空間相關性的條件下,可以通過選用代表節(jié)點的方法,減少全網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸。同時引入相關半徑概念,利用相關半徑構(gòu)建成相關簇,根據(jù)相關性系數(shù)和節(jié)點位置信息確定失真函數(shù)。合理選擇簇頭節(jié)點和發(fā)送數(shù)據(jù)方式,既有效地利用數(shù)據(jù)之
4、間的空間相關性,保證數(shù)據(jù)失真在一定范圍內(nèi),又避免了因數(shù)據(jù)傳輸量過大而能量消耗過大。并深入分析了GCC(GreedyCorrected Clustering,GCC)和K-Means兩種與空間相關性結(jié)合的節(jié)點分簇算法,經(jīng)MATLAB仿真比較得知,在對WSN中節(jié)點進行相關分簇時,這兩種算法都有效的抑制了數(shù)據(jù)傳輸量,降低了數(shù)據(jù)冗余,從而網(wǎng)絡能耗得到優(yōu)化。另外,經(jīng)數(shù)據(jù)對比可知,K-Means算法比GCC算法可以得到更加均勻的分簇,且在相同簇數(shù)量
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