【摘 要】
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在部署无线传感器网络的相关应用中,由于无线带宽、计算能力、电池能源和意外干扰等限制,通讯环境十分严峻。为了能减少数据传输量并较为精确地由源端传感器向汇聚节点(sink)
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61672101,No.U1636119,No.61272510)
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在部署无线传感器网络的相关应用中,由于无线带宽、计算能力、电池能源和意外干扰等限制,通讯环境十分严峻。为了能减少数据传输量并较为精确地由源端传感器向汇聚节点(sink)传输数据,已有方法提出只向sink节点传输无法预测的数据。然而,很少有算法研究在这种严峻的环境中,丢包对数据精简的影响。基于线性预测模型和Heartbeat机制提出LRPH算法来抵制丢包带来的影响,并且及时监测传感器是否故障。另外,提出LRSH算法来优化LRPH,减少冗余信息。实验结果表明LRPH方式可以在一定的误差阈值内,通过只传输4.15%的数据来预测所有的数据。而LRSH只需要3.63%的传输。同已有的一些方法相比,这两种算法都可以在条件严峻的通讯环境下,有效地抑制丢包带来的影响。
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