基于虚拟网格的无线传感器网络数据融合算法.pdf

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1、2010年第29卷第9期传感器与微系统(TransducerandMicresystemTechnologies)51基于虚拟网格的无线传感器网络数据融合算法甄志军，鲁士文(中国科学院研究生院。北京100049)摘要：无线传感器网络的能量供应和通信带宽等资源相对有限，难以适应大量数据的传输，需要在网络内部对原始监测数据进行压缩或聚合处理。为了充分利用其空间和时间相关性来进行数据压缩，提出了一种基于虚拟网格的数据融合算法。该算法基于虚拟网格来构建采集数据矩阵，并分别利用时域差分和二维离散余弦变换来去除时间和空间冗余。仿真实验和理论分析表明：该算法具有良好的压缩性能，

2、有效地降低了节点能耗和提高了网络生命周期。关键词：无线传感器网络；数据融合；压缩；离散余弦变换；虚拟网格中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1000-9787(2010)09-0051-04AdataaggregationalgorithmbasedonvirtualgridsinwirelesssensornetworksZHENZhi-jun．LUShi—well(GraduateUniversityofChineseAcademyofSciences，B蜘iIlg100049，China)Abstract：Duetoitslimitedresour

3、cessuchasenergysupplyandtransmissioncapacity，wirelesssensornetworkscannotadapttothetransmissionofalargenumberofdatas．Therefore，itisnecessaryforrawdatastoperformin-networkcompressionoraggregation．Adataaggregationalgorithmbasedonvirtualdsisproposedforthepurposeofdatacompressingbymakingf

4、ulluseofthespatialandtemporalcorrelation．Thealgorithmconstructsarraysofdataacquisitionbasedonvirtualgrids，andremovesspatialandtemporalredundancythroughtemporaldiferenceand2D—DCT．Simulationexperimentandtheoreticalanalysisshowthattheproposedalgorithmhasgoodcompressionperformance，andeffe

5、ctivelyreducedenergyconsumptionandextendnetworkli~time．Keywords：wirelesssensornetworks；dataaggregation；compression；DCT；virtualgrids0引言基于虚拟网格构建环模型，将传感器网络中的数据抽象为无线传感器网络是当前信息科学的热点研究领域，在一个矩阵，将时间相关性与空间相关性分别映射为该矩阵环境监测、安全监控、科研实验等方面应用广泛。数量的小波列变换与行变换，从而利用二维小波变换来去除时众多的传感器节点产生大量的数据，而无线传感器网络的间和空间

6、冗余度。然而，虽然小波变换压缩性能较好，但该能量供给、存储能力和通信带宽等资源相对有限，不适合传算法将二维网格区域内的节点构建为一维的环模型，数据送大数据量。为了减少传输的数据量，一般需要在网络内之间的二维空间相关性难以充分得到利用。针对该问题，本文提出一种基于虚拟网格和DCT变换部对原始采集的数据进行适当的融合和压缩处理。目前已的数据融合算法(virtual-dandDCTbaseddataaggrega·有较多利用时问和空间相关性来进行数据融合和压缩的算tion，VDDA)，该算法基于虚拟网格来构建采集数据矩阵，法和研究。DIDAS方案是在各一跳节点来对二跳节

7、点并分别利用时域差分与二维DCT变换来去除时间和空间采集的数据进行一维离散余弦变换(discretecosinetrans．冗余，从而降低节点能耗和提高网络使用寿命。form，DCT)来去除数据间的空间冗余度，一跳节点再将压1基于虚拟网格的数据融合算法缩后的数据传输至簇头节点。然而，该方案没有考虑时间本文提出的基于二维DCT变换的数据融合算法VD—冗余度，并且仅仅利用属于相同一跳节点分支的各二跳节DA通过将节点分布不均匀的传感器簇划分为多个虚拟网点之间的一维空间冗余度，而没有将其应用于簇内所有节格来去除部分密集节点间的冗余，并便于将其采集的数据点之间。基于环模型的

8、分布式时空