無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)壓縮方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種能夠?qū)崿F(xiàn)全網(wǎng)級(jí)別的能量?jī)?yōu)化的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)壓縮方法，它包括壓縮判決過(guò)程，壓縮判決過(guò)程中比較執(zhí)行壓縮時(shí)的總能耗Ecomp以及不執(zhí)行壓縮時(shí)的總能耗Euncomp，若Ecomp大于Euncomp，則原始數(shù)據(jù)不壓縮，直接發(fā)送，若Ecomp小于Euncomp，則執(zhí)行數(shù)據(jù)壓縮過(guò)程，原始數(shù)據(jù)被壓縮后再發(fā)送，若Ecomp等于Euncomp，則原始數(shù)據(jù)不壓縮，直接發(fā)送，或者，原始數(shù)據(jù)壓縮后再發(fā)送。
【專利說(shuō)明】無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)壓縮方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)【技術(shù)領(lǐng)域】，具體講是一種無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)壓縮方法。
【背景技術(shù)】
[0002]無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks, WSNs)被廣泛應(yīng)用于環(huán)境監(jiān)測(cè)、醫(yī)療保健、智能家居、交通監(jiān)視、軍事監(jiān)控等多個(gè)領(lǐng)域。通常情況下，網(wǎng)絡(luò)中的傳感器節(jié)點(diǎn)以電池供電。高密度、大范圍的部署，增加了給節(jié)點(diǎn)更換電池、補(bǔ)充能量的難度，因此，能量的高效使用是WSN的首要設(shè)計(jì)目標(biāo)。數(shù)據(jù)壓縮(Data Compression)技術(shù)被引入WSN中，得益于其在去除數(shù)據(jù)冗余方面的能力。在滿足應(yīng)用需求的前提下，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)鼐W(wǎng)內(nèi)處理，減少數(shù)據(jù)傳輸量，進(jìn)而有效地節(jié)省能耗，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生存壽命，是數(shù)據(jù)壓縮的基本功能。
[0003]然而，通過(guò)對(duì)現(xiàn)有時(shí)域壓縮算法的節(jié)能效益進(jìn)行評(píng)估后發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)壓縮算法不能保證在任何情況下都能獲得節(jié)能效果。在某些應(yīng)用場(chǎng)合中，節(jié)點(diǎn)的密集部署使得通信的射頻功率降低，而數(shù)據(jù)的精度要求較高則直接影響壓縮的執(zhí)行效果。在這種情況下，執(zhí)行網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)壓縮未必能夠?qū)崿F(xiàn)預(yù)期的節(jié)能目的，反而會(huì)因?yàn)轭~外增加的計(jì)算能耗大大超過(guò)節(jié)省的通信能耗，使執(zhí)行壓縮算法得不償失。由此，一種針對(duì)單一時(shí)域壓縮算法進(jìn)行節(jié)能優(yōu)化的節(jié)點(diǎn)級(jí)壓縮判決機(jī)制被提出并用來(lái)在執(zhí)行壓縮前，對(duì)壓縮是否節(jié)能進(jìn)行預(yù)判(見(jiàn)授權(quán)專利楊華中，應(yīng)蓓華，劉偉等；一種用于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)降低能耗的壓縮判決方法；中國(guó)，ZL200810238934.3 ;2009-10_21)。
[0004]將“壓縮判決方法”應(yīng)用于傳感器節(jié)點(diǎn)，能夠有效地避免壓縮可能帶來(lái)的不必要的能量損失，但此方法仍然存在著一定的不足，詳述如下:
[0005]壓縮判決僅針對(duì)單個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行能量?jī)?yōu)化，并未考慮網(wǎng)絡(luò)全局和無(wú)線通信的信道質(zhì)量。該方法從節(jié)點(diǎn)自身的能量損失來(lái)判斷壓縮是否節(jié)能，通過(guò)將節(jié)點(diǎn)執(zhí)行壓縮的計(jì)算能耗與節(jié)點(diǎn)發(fā)送壓縮后數(shù)據(jù)能夠節(jié)省的發(fā)射能耗進(jìn)行比較，得到判決結(jié)果。由此可見(jiàn)，此方法只實(shí)現(xiàn)了節(jié)點(diǎn)級(jí)的能量?jī)?yōu)化，并未涉及網(wǎng)絡(luò)中普遍存在的多跳傳輸?shù)那闆r以及實(shí)際信道的多變性。在多跳傳輸中，壓縮帶來(lái)的通信數(shù)據(jù)量的減少，不僅能夠節(jié)省本地節(jié)點(diǎn)的發(fā)射能耗，同時(shí)也能降低后續(xù)中繼節(jié)點(diǎn)的通信能耗，與此同時(shí)，無(wú)線信道的不確定性帶來(lái)了數(shù)據(jù)重傳的可能。因此，在壓縮與否的判決中，需要進(jìn)一步考慮網(wǎng)絡(luò)中的其他節(jié)點(diǎn)和實(shí)際信道質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)級(jí)別的能量?jī)?yōu)化。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是，提供一種能夠?qū)崿F(xiàn)全網(wǎng)級(jí)別的能量?jī)?yōu)化的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)壓縮方法。
[0007]本發(fā)明的技術(shù)方案是，本發(fā)明無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)壓縮方法，它包括壓縮判決過(guò)程，
[0008]壓縮判決過(guò)程中比較執(zhí)行壓縮時(shí)的總能耗Ε.ρ以及不執(zhí)行壓縮時(shí)的總能耗Euncomp,若Eramp大于Eunramp,則原始數(shù)據(jù)不壓縮，直接發(fā)送，若Ε_ρ小于Eunramp,則執(zhí)行數(shù)據(jù)壓縮過(guò)程，原始數(shù)據(jù)被壓縮后再發(fā)送，若Ecotp等于E_mp，則原始數(shù)據(jù)不壓縮，直接發(fā)送，或者，原始數(shù)據(jù)壓縮后再發(fā)送；其中，所述Eramp、Eunramp的計(jì)算式為:
[0009]
【權(quán)利要求】
1.一種無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)壓縮方法，它包括壓縮判決過(guò)程，其特征在于， 壓縮判決過(guò)程中比較執(zhí)行壓縮時(shí)的總能耗Ε.ρ以及不執(zhí)行壓縮時(shí)的總能耗Ε._，若Ecomp大于Emramp,則原始數(shù)據(jù)不壓縮，直接發(fā)送，若Eramp小于Emramp,則執(zhí)行數(shù)據(jù)壓縮過(guò)程，原始數(shù)據(jù)被壓縮后再發(fā)送，若Ecotp等于Ε._，則原始數(shù)據(jù)不壓縮，直接發(fā)送，或者，原始數(shù)據(jù)壓縮后再發(fā)送；其中，所述Eramp、Eunramp的計(jì)算式為:
2.根據(jù)權(quán)利要求1的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)壓縮方法，其特征在于，壓縮判決過(guò)程采用多種壓縮算法來(lái)分別獲得不同壓縮算法下的Ε.ρ，這樣，形成Ε_ρ組，該Ε.ρ組中各值與Eimcomp比較，若最小值落于Ecotp組中，則選定其中最小值所對(duì)應(yīng)的壓縮算法進(jìn)行原始數(shù)據(jù)壓縮再發(fā)送，否則，原始數(shù)據(jù)不壓縮，直接發(fā)送。
3.根據(jù)權(quán)利要求1的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)壓縮方法，其特征在于，由節(jié)點(diǎn)經(jīng)過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)建立預(yù)測(cè)壓縮比的數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系模型和預(yù)測(cè)壓縮執(zhí)行時(shí)間的數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系模型，由預(yù)測(cè)壓縮比的數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系模型得到CR，由預(yù)測(cè)壓縮執(zhí)行時(shí)間的數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系模型得到Tku ;壓縮比的關(guān)系模型和壓縮執(zhí)行時(shí)間的關(guān)系模型均是基于精度e的二維表，在兩種表格的建立過(guò)程中，采用不同的壓縮算法，基于同一種原始數(shù)據(jù)，以不同精度要求e下獲得的壓縮比和執(zhí)行時(shí)間作為表格輸入，在節(jié)點(diǎn)中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析及插值運(yùn)算得到兩種二維表格，進(jìn)而完成關(guān)系模型的建立。
4.根據(jù)權(quán)利要求3的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)壓縮方法，其特征在于，在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行中，節(jié)點(diǎn)隨機(jī)選取若干新樣本進(jìn)行模型驗(yàn)證，若其預(yù)測(cè)誤差超過(guò)設(shè)定的閾值則觸發(fā)節(jié)點(diǎn)進(jìn)入新一輪的機(jī)器學(xué)習(xí)，對(duì)預(yù)測(cè)壓縮比的數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系模型和預(yù)測(cè)壓縮執(zhí)行時(shí)間的數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系模型予以修正和調(diào)整。
【文檔編號(hào)】H04W84/18GK103957582SQ201410212170
【公開(kāi)日】2014年7月30日 申請(qǐng)日期:2014年5月17日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月17日
【發(fā)明者】應(yīng)蓓華, 馬龍華, 田洪周 申請(qǐng)人:浙江大學(xué)寧波理工學(xué)院