基于時空相關性的無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)能策略研究.pdf

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