【摘 要】
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无线传感器网络通常能量、带宽有限,难以适应大量数据传输的需求,需要对原始采样数据进行网内近似或聚合。若单个传感器节点可以采集多种物理量,即产生多个数据流,则根据相关系数矩阵选择其中的若干个数据流作为基信号,其它数据流借助一个基用线性回归系数来表示。本文通过设计求解回归系数的增量式算法,提出了基于自适应回归的误差有界的多属性数据压缩算法(记为AR-MWCEB)。自适应是指该算法可以根据误差限和压缩收
【机 构】
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湖南城市学院计算机科学系 益阳 413000 湖南大学计算机与通信学院 长沙 410082 湖南大
【出 处】
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CWSN’2009第三届中国传感器网络学术会议
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无线传感器网络通常能量、带宽有限,难以适应大量数据传输的需求,需要对原始采样数据进行网内近似或聚合。若单个传感器节点可以采集多种物理量,即产生多个数据流,则根据相关系数矩阵选择其中的若干个数据流作为基信号,其它数据流借助一个基用线性回归系数来表示。
本文通过设计求解回归系数的增量式算法,提出了基于自适应回归的误差有界的多属性数据压缩算法(记为AR-MWCEB)。自适应是指该算法可以根据误差限和压缩收益,自动选择传输原始数据还是传输回归系数,自动确定每次参与回归计算的数据个数。实验表明该算法能够有效地利用传感数据中存在的时间相关和多属性间相关,减少数据量90％以上。另外,当多属性相关减小或不稳定时,其压缩效果也很理想。
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