基于均值滤波的大规模无线传感网能耗及海量数据去冗余方法研究
本文关键词:基于均值滤波的大规模无线传感网能耗及海量数据去冗余方法研究 出处:《工程科学与技术》2017年02期 论文类型:期刊论文
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【摘要】:随着无线传感网络结构日趋复杂及逐渐朝大规模方向转变。科学、高效地解决传感网内的海量数据冗余及巨大能量消耗问题变得十分困难,本文通过对节点数据图像化建模,提出了一种基于节点数据图像的均值滤波算法来达到降低大规模无线传感网中的冗余数据量及能量消耗。首先从传感网的部署结构出发,通过节点之间的位置关系进行节点分簇并标记簇头节点,然后依据各簇内节点获取的数据信息进行图像化建模,建模完成后以各簇簇头节点获取的数据为参照标准对图像化后的簇内节点进行均值滤波,从而将簇内节点划分为活跃节点与休眠节点,活跃节点为传感网提供有效数据而休眠节点提供冗余数据,需要进入休眠状态。从仿真结果可知:在实际数据集与模拟数据集结合验证下,一个大规模、结构复杂的无线传感网被分为若干个簇并有效的完成了各簇内的节点数据图像化建模。在整体数据有效且不失真的前提下,各簇内实现了将可能存在的部分节点转化为休眠节点且成功将休眠节点转为休眠转态,不再产生、传递数据,从而降低传感网内的整体数据量及数据传递消耗的能量。因此本文提出的算法能够有效地处理规模大、结构复杂的无线传感网中存在的数据冗余及巨大能量消耗问题,通过该算法不仅降低了无线传感网中的冗余数据量,而且降低了无线传感网的能量消耗,提高了无线传感网的生命周期。
[Abstract]:With the development of wireless sensor network structure is becoming more complex and gradually toward large-scale direction. Science, effectively solve the data redundancy in sensor networks and huge energy consumption problem becomes very difficult, based on the node data image modeling, proposed to reduce the redundant data in large-scale wireless sensor networks based on the volume and energy consumption mean filter algorithm of node images. Firstly, from the deployment of sensor network structure of cluster nodes and cluster head nodes marked by a positional relationship between nodes, image modeling and then based on each cluster node data modeling, after the completion of each cluster head node to obtain the data as a reference standard for the mean to filter the image after the nodes in the cluster, which will be divided into active nodes within the cluster nodes and active nodes for dormant node, sensor network available The data nodes provide redundant data, need to enter a state of dormancy. The results of simulation show that: in the simulated data set and real data sets with validation, a large-scale, complex structure of the wireless sensor network is divided into several clusters and effectively completed the data modeling the image node in the cluster. In the premise of the overall the data effectively and without distortion, each cluster node will achieve some possible into dormant nodes and node dormancy success will turn into sleep state changing, no longer produce, transmission of data, thereby reducing the overall amount of data within the sensor network and data transmission energy consumption. Thus the proposed algorithm can effectively large scale processing, data redundancy and huge energy consumption problems exist in the complex structure of wireless sensor network, the algorithm not only reduces the redundant data in wireless sensor networks, but also reduce the no The energy consumption of the line sensor network improves the life cycle of the wireless sensor network.
【作者单位】: 杭州电子科技大学自动化学院;
【基金】:国家重点研发计划资助项目(2016YFC0201400) 国家自然科学基金面上项目资助(61273072) 浙江省科技厅省重点研发计划资助项目(2016C03G2040707) NSFC-浙江两化融合联合重点基金资助项目(U1509217)
【分类号】:TP212.9;TN929.5
【正文快照】: 在物联网快速发展及近几年“互联网+”概念的提出后,无线传感网技术再次得到了快速的发展。越来越多的传感器进入了人们的生活中,如温度传感器、湿度传感器、气体检测传感器等等。这些大量部署在检测区域内的微传感器,采取协作的方式进行实时的监测、感知和采集各种环境下的信
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,本文编号:1404915
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