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《基于自適應(yīng)加權(quán)與LZW的WSNs層次式數(shù)據(jù)融合算法.pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、第24卷第8期傳感技術(shù)學(xué)報(bào)V01．24No．8CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORS2011年8月Aug．2011HierarchicalDataAggregationAlgorithmofWSNsBasedontheAdaptiveWeightedandLZWaZHANGZhiweihWANGXincai，Aiguo，XIELei，，1．SchoolofScience，QingdaoTechnologicalUniversity，QingdaoShandong266033，China、、2．SchoolofCommunication，Qin
2、gdaoTechnologicalUniversity，QingdaoShandong266033，China}Abstract：AhierarchicaldataaggregationalgorithmisproposedwhichbasedontheadaptiveweightedandLZWtoimprovetheaccuracyofdatacollection，enhancetheefficiencyofdatacollectionandreducetheenergyconsumptionofthesensornodes．Datasentbysensornodesi
3、sprocessedbyclusterheadsensorbyusingtheadaptiveweightedtoestimatethevaluewhenthemeansquareerrorisMinimum．Andthentheclusterheadnodecompressesthe，processeddatausingLZWalgorithmwithacertainamountofinformationbeforedatatransmission．Simulationresultsshowthatthehierarchicalaggregationalgorithmim
4、provestheaccuracyofdatacollection，reducestheenergyconsumptionofnetworkeffectivelyandextendsthelifecycleofwirelesssensornetworks．Keywords：wirelesssensornetworks；hierarchicaldatafusion；theadaptiveweighted；I(Lemple-Ziv—Welch)AlgorithmEEACC：6150P；7230doi：10．3969／i．issn．1004—1699．2011．08．022基于自
5、適應(yīng)加權(quán)與LZW的WSNs層次式數(shù)據(jù)融合算法球張志偉，王新才，吉愛(ài)國(guó)，謝磊，1．青島理工大學(xué)理學(xué)院，山東青島266033、＼2．青島理工大學(xué)通信學(xué)院，山東青島266033／摘要：為了兼顧提高數(shù)據(jù)采集精度與效率的同時(shí)有效降低傳感器節(jié)點(diǎn)能耗，提出了一種基于白適應(yīng)加權(quán)與LZw的層次式數(shù)據(jù)融合算法。傳感器簇頭節(jié)點(diǎn)對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)發(fā)送的數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)加權(quán)處理，估計(jì)出均方誤差最小時(shí)的值，簇頭節(jié)點(diǎn)將處理后的數(shù)據(jù)采用Lzw算法以一定的信息量壓縮后再進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳輸。仿真表明，該層次式融合算法提高了數(shù)據(jù)采集的精度并有效降低了網(wǎng)絡(luò)的能耗，延長(zhǎng)了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的生命周期。關(guān)鍵詞：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)；層次式
6、數(shù)據(jù)融合；自適應(yīng)加權(quán)；LZW(Lemple．Ziv—Welch)算法中圖分類(lèi)號(hào)：TP393文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1004-1699(2011)08-1193-04無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WirelessSensorNetworks，損的，基于詞典的壓縮算法，由Lemple-Ziv—Welch三人WSNs)中，傳感器節(jié)點(diǎn)具有的能量、處理能力、存儲(chǔ)共同創(chuàng)造。數(shù)據(jù)壓縮(DataCompression)是另一類(lèi)減少能力和通信能力等都十分有限，需要整個(gè)網(wǎng)絡(luò)具有傳感器節(jié)點(diǎn)采集數(shù)據(jù)傳輸量的技術(shù)。【Zw壓縮算法較高覆蓋密度來(lái)保證魯棒性和信息的準(zhǔn)確收集¨J。在Pc中得到廣泛的應(yīng)用，但是在無(wú)線傳感器
7、網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)相鄰節(jié)點(diǎn)間收集的數(shù)據(jù)存在一定的冗余，浪費(fèi)了通用很少。根據(jù)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)多跳逐層上傳的特信帶寬和整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能量，降低了信息收集的效率。點(diǎn)，本文在前人工作基礎(chǔ)上提出了一種層次式數(shù)據(jù)為了降低整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能耗，提高數(shù)據(jù)收集的準(zhǔn)確性融合算法，從不同的角度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理。和效率，傳感器節(jié)點(diǎn)需要在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部協(xié)同地處理所1基本理論收集的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)融合技術(shù)(DataAggregation)很好的解決了上述問(wèn)題。1．1自適應(yīng)加權(quán)算法自適應(yīng)加權(quán)算法具有實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、精度高的特點(diǎn)，被從含有噪聲的大量測(cè)量數(shù)據(jù)中估計(jì)一個(gè)非隨機(jī)用于各種
