分布式小波壓縮方法
發(fā)布時(shí)間:2012/4/9 19:19:45 訪問次數(shù):1105
傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)的實(shí)際環(huán)境中，傳感器節(jié)INA137PA點(diǎn)采集的很多監(jiān)測(cè)屬性值如溫度、濕度、露點(diǎn)溫度和振動(dòng)等在連續(xù)時(shí)間內(nèi)的變化較小，多數(shù)鄰近的數(shù)據(jù)相同或者近似。小波變換是一種能同時(shí)表征信號(hào)時(shí)域和頻域行為的數(shù)學(xué)工具[26]，具有多分辨分析的特性，在不同的尺度或者壓縮比下仍然能保持信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性，對(duì)壓縮陣發(fā)性數(shù)據(jù)流非常有效。將傳感器網(wǎng)絡(luò)中采集到的原始數(shù)據(jù)變換到小波域來進(jìn)行處理，以實(shí)現(xiàn)對(duì)原始數(shù)據(jù)的壓縮是傳感器網(wǎng)絡(luò)中一種有效的數(shù)據(jù)處理方法。
文獻(xiàn)提出了基于區(qū)間小波變換的數(shù)據(jù)壓縮算法，利用小波理論中的快速M(fèi)allat分解算泫對(duì)采樣的傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行小波分解，在量化階段對(duì)小波變換后得到的高頻系數(shù)和低頻系數(shù)進(jìn)行閾值處理，根據(jù)量化級(jí)將小波系數(shù)映射到某個(gè)整數(shù)區(qū)間。由于分解后的傳感信號(hào)能量集中在低頻系數(shù)上，小波系數(shù)按一定的規(guī)律出現(xiàn)，因此進(jìn)而應(yīng)用游程編碼（即對(duì)數(shù)據(jù)流中連續(xù)出現(xiàn)多次相同數(shù)值的數(shù)據(jù)以個(gè)數(shù)和數(shù)值的形式來表示），以取得進(jìn)一步的壓縮效果。
Ciancio等[28]基于小波變換中的提升因數(shù)分解方法，提出了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的分布式小波數(shù)據(jù)壓縮算法。該算法將小波系數(shù)重定義為通往中心節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)流，通過計(jì)算部分小波系 數(shù)，利用網(wǎng)絡(luò)中的自然數(shù)據(jù)流來聚集數(shù)據(jù)。
文獻(xiàn)[29]研究了傳感器網(wǎng)絡(luò)中的單向提升小波變換問題。當(dāng)數(shù)據(jù)沿著傳感器網(wǎng)絡(luò)路由向簇頭節(jié)點(diǎn)傳送時(shí)，路由節(jié)點(diǎn)使用該數(shù)據(jù)和鄰居節(jié)點(diǎn)的廣播數(shù)據(jù)計(jì)算小波變換，取得了較好的數(shù)據(jù)壓縮效果。
此外，考慮到對(duì)非規(guī)則分布的傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理問題，文獻(xiàn)在傳感器網(wǎng)絡(luò)的小波數(shù)據(jù)處理中提出了非規(guī)則小波數(shù)據(jù)處理的概念，構(gòu)造了新的小波變換基函數(shù)，并證明了該類基函數(shù)的特性及差錯(cuò)限制。
文獻(xiàn)提出了基于區(qū)間小波變換的數(shù)據(jù)壓縮算法，利用小波理論中的快速M(fèi)allat分解算泫對(duì)采樣的傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行小波分解，在量化階段對(duì)小波變換后得到的高頻系數(shù)和低頻系數(shù)進(jìn)行閾值處理，根據(jù)量化級(jí)將小波系數(shù)映射到某個(gè)整數(shù)區(qū)間。由于分解后的傳感信號(hào)能量集中在低頻系數(shù)上，小波系數(shù)按一定的規(guī)律出現(xiàn)，因此進(jìn)而應(yīng)用游程編碼（即對(duì)數(shù)據(jù)流中連續(xù)出現(xiàn)多次相同數(shù)值的數(shù)據(jù)以個(gè)數(shù)和數(shù)值的形式來表示），以取得進(jìn)一步的壓縮效果。
Ciancio等[28]基于小波變換中的提升因數(shù)分解方法，提出了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的分布式小波數(shù)據(jù)壓縮算法。該算法將小波系數(shù)重定義為通往中心節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)流，通過計(jì)算部分小波系 數(shù)，利用網(wǎng)絡(luò)中的自然數(shù)據(jù)流來聚集數(shù)據(jù)。
文獻(xiàn)[29]研究了傳感器網(wǎng)絡(luò)中的單向提升小波變換問題。當(dāng)數(shù)據(jù)沿著傳感器網(wǎng)絡(luò)路由向簇頭節(jié)點(diǎn)傳送時(shí)，路由節(jié)點(diǎn)使用該數(shù)據(jù)和鄰居節(jié)點(diǎn)的廣播數(shù)據(jù)計(jì)算小波變換，取得了較好的數(shù)據(jù)壓縮效果。
此外，考慮到對(duì)非規(guī)則分布的傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理問題，文獻(xiàn)在傳感器網(wǎng)絡(luò)的小波數(shù)據(jù)處理中提出了非規(guī)則小波數(shù)據(jù)處理的概念，構(gòu)造了新的小波變換基函數(shù)，并證明了該類基函數(shù)的特性及差錯(cuò)限制。
傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)的實(shí)際環(huán)境中，傳感器節(jié)INA137PA點(diǎn)采集的很多監(jiān)測(cè)屬性值如溫度、濕度、露點(diǎn)溫度和振動(dòng)等在連續(xù)時(shí)間內(nèi)的變化較小，多數(shù)鄰近的數(shù)據(jù)相同或者近似。小波變換是一種能同時(shí)表征信號(hào)時(shí)域和頻域行為的數(shù)學(xué)工具[26]，具有多分辨分析的特性，在不同的尺度或者壓縮比下仍然能保持信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性，對(duì)壓縮陣發(fā)性數(shù)據(jù)流非常有效。將傳感器網(wǎng)絡(luò)中采集到的原始數(shù)據(jù)變換到小波域來進(jìn)行處理，以實(shí)現(xiàn)對(duì)原始數(shù)據(jù)的壓縮是傳感器網(wǎng)絡(luò)中一種有效的數(shù)據(jù)處理方法。
文獻(xiàn)提出了基于區(qū)間小波變換的數(shù)據(jù)壓縮算法，利用小波理論中的快速M(fèi)allat分解算泫對(duì)采樣的傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行小波分解，在量化階段對(duì)小波變換后得到的高頻系數(shù)和低頻系數(shù)進(jìn)行閾值處理，根據(jù)量化級(jí)將小波系數(shù)映射到某個(gè)整數(shù)區(qū)間。由于分解后的傳感信號(hào)能量集中在低頻系數(shù)上，小波系數(shù)按一定的規(guī)律出現(xiàn)，因此進(jìn)而應(yīng)用游程編碼（即對(duì)數(shù)據(jù)流中連續(xù)出現(xiàn)多次相同數(shù)值的數(shù)據(jù)以個(gè)數(shù)和數(shù)值的形式來表示），以取得進(jìn)一步的壓縮效果。
Ciancio等[28]基于小波變換中的提升因數(shù)分解方法，提出了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的分布式小波數(shù)據(jù)壓縮算法。該算法將小波系數(shù)重定義為通往中心節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)流，通過計(jì)算部分小波系 數(shù)，利用網(wǎng)絡(luò)中的自然數(shù)據(jù)流來聚集數(shù)據(jù)。
文獻(xiàn)[29]研究了傳感器網(wǎng)絡(luò)中的單向提升小波變換問題。當(dāng)數(shù)據(jù)沿著傳感器網(wǎng)絡(luò)路由向簇頭節(jié)點(diǎn)傳送時(shí)，路由節(jié)點(diǎn)使用該數(shù)據(jù)和鄰居節(jié)點(diǎn)的廣播數(shù)據(jù)計(jì)算小波變換，取得了較好的數(shù)據(jù)壓縮效果。
此外，考慮到對(duì)非規(guī)則分布的傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理問題，文獻(xiàn)在傳感器網(wǎng)絡(luò)的小波數(shù)據(jù)處理中提出了非規(guī)則小波數(shù)據(jù)處理的概念，構(gòu)造了新的小波變換基函數(shù)，并證明了該類基函數(shù)的特性及差錯(cuò)限制。
文獻(xiàn)提出了基于區(qū)間小波變換的數(shù)據(jù)壓縮算法，利用小波理論中的快速M(fèi)allat分解算泫對(duì)采樣的傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行小波分解，在量化階段對(duì)小波變換后得到的高頻系數(shù)和低頻系數(shù)進(jìn)行閾值處理，根據(jù)量化級(jí)將小波系數(shù)映射到某個(gè)整數(shù)區(qū)間。由于分解后的傳感信號(hào)能量集中在低頻系數(shù)上，小波系數(shù)按一定的規(guī)律出現(xiàn)，因此進(jìn)而應(yīng)用游程編碼（即對(duì)數(shù)據(jù)流中連續(xù)出現(xiàn)多次相同數(shù)值的數(shù)據(jù)以個(gè)數(shù)和數(shù)值的形式來表示），以取得進(jìn)一步的壓縮效果。
Ciancio等[28]基于小波變換中的提升因數(shù)分解方法，提出了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的分布式小波數(shù)據(jù)壓縮算法。該算法將小波系數(shù)重定義為通往中心節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)流，通過計(jì)算部分小波系 數(shù)，利用網(wǎng)絡(luò)中的自然數(shù)據(jù)流來聚集數(shù)據(jù)。
文獻(xiàn)[29]研究了傳感器網(wǎng)絡(luò)中的單向提升小波變換問題。當(dāng)數(shù)據(jù)沿著傳感器網(wǎng)絡(luò)路由向簇頭節(jié)點(diǎn)傳送時(shí)，路由節(jié)點(diǎn)使用該數(shù)據(jù)和鄰居節(jié)點(diǎn)的廣播數(shù)據(jù)計(jì)算小波變換，取得了較好的數(shù)據(jù)壓縮效果。
此外，考慮到對(duì)非規(guī)則分布的傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理問題，文獻(xiàn)在傳感器網(wǎng)絡(luò)的小波數(shù)據(jù)處理中提出了非規(guī)則小波數(shù)據(jù)處理的概念，構(gòu)造了新的小波變換基函數(shù)，并證明了該類基函數(shù)的特性及差錯(cuò)限制。
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