文物监测数据具有结构单一、冗余性大、误差高容忍度的特点,使得无线传感器网络中现有的数据压缩算法在文物监测中显得计算复杂度高、计算能耗大.将轻计算量型的SDT(Swing Door Trending)算法应用到无线传感器网络的文物监测中并作了改...文物监测数据具有结构单一、冗余性大、误差高容忍度的特点,使得无线传感器网络中现有的数据压缩算法在文物监测中显得计算复杂度高、计算能耗大.将轻计算量型的SDT(Swing Door Trending)算法应用到无线传感器网络的文物监测中并作了改进,分析了大规模情况下数据压缩和网络能耗之间的关系,将改进的SDT算法与目前无线传感器网络中有代表性的分布式小波压缩算法进行比较.实验表明,改进的SDT计算能耗较分布式小波压缩算法的能耗少73%,在压缩率小于25%时,改进的SDT压缩算法性能可与分布式小波压缩算法媲美.在长期、大规模的文物监测下,改进的SDT算法更适合于无线传感器网络数据压缩.展开更多
在无线传感器网络中引入移动sink能够有效解决能量空洞问题,从而提高无线传感器网络的生存时间。但是移动sink的移动速度限制通常会影响数据收集的时延特性,文章的研究重点即如何为移动sink构建最佳巡航路径,从而减小信息收集时延。充...在无线传感器网络中引入移动sink能够有效解决能量空洞问题,从而提高无线传感器网络的生存时间。但是移动sink的移动速度限制通常会影响数据收集的时延特性,文章的研究重点即如何为移动sink构建最佳巡航路径,从而减小信息收集时延。充分利用传感器节点的通信范围,将构建最佳路径问题转化为求解带邻域的旅行商问题TSPN(traveling salesman problem with neighborhoods),并提出了一种基于二次栅格划分的可变长编码单亲遗传算法的最佳路径构建方法。该算法首先在网络区域中使用粗粒度栅格进行划分,并利用可变长度编码的单亲遗传算法获得最佳途经栅格,从而构造出初始最佳路径。然后对于每一个途经栅格再次使用细粒度栅格进行划分以优化收集路径。仿真结果表明,新算法能够获得更短的数据收集路径,大幅度减低了网络信息收集时延,有效地拓展了网络的生存时间。展开更多
文摘文物监测数据具有结构单一、冗余性大、误差高容忍度的特点,使得无线传感器网络中现有的数据压缩算法在文物监测中显得计算复杂度高、计算能耗大.将轻计算量型的SDT(Swing Door Trending)算法应用到无线传感器网络的文物监测中并作了改进,分析了大规模情况下数据压缩和网络能耗之间的关系,将改进的SDT算法与目前无线传感器网络中有代表性的分布式小波压缩算法进行比较.实验表明,改进的SDT计算能耗较分布式小波压缩算法的能耗少73%,在压缩率小于25%时,改进的SDT压缩算法性能可与分布式小波压缩算法媲美.在长期、大规模的文物监测下,改进的SDT算法更适合于无线传感器网络数据压缩.
文摘在无线传感器网络中引入移动sink能够有效解决能量空洞问题,从而提高无线传感器网络的生存时间。但是移动sink的移动速度限制通常会影响数据收集的时延特性,文章的研究重点即如何为移动sink构建最佳巡航路径,从而减小信息收集时延。充分利用传感器节点的通信范围,将构建最佳路径问题转化为求解带邻域的旅行商问题TSPN(traveling salesman problem with neighborhoods),并提出了一种基于二次栅格划分的可变长编码单亲遗传算法的最佳路径构建方法。该算法首先在网络区域中使用粗粒度栅格进行划分,并利用可变长度编码的单亲遗传算法获得最佳途经栅格,从而构造出初始最佳路径。然后对于每一个途经栅格再次使用细粒度栅格进行划分以优化收集路径。仿真结果表明,新算法能够获得更短的数据收集路径,大幅度减低了网络信息收集时延,有效地拓展了网络的生存时间。