一種傳感器網(wǎng)絡(luò)中針對小波數(shù)據(jù)壓縮的預(yù)處理方法
【專利摘要】本發(fā)明是關(guān)于一種傳感器網(wǎng)絡(luò)中針對小波數(shù)據(jù)壓縮的預(yù)處理方法，包括簇成員節(jié)點(diǎn)行為和簇頭節(jié)點(diǎn)行為；該簇成員節(jié)點(diǎn)行為主要包括：簇成員節(jié)點(diǎn)將K個(gè)感知數(shù)據(jù)的樣本均值與樣本標(biāo)準(zhǔn)差作為自己所處環(huán)境的近似數(shù)據(jù)特征；利用樣本均值變化的程度來衡量環(huán)境的變化程度；將相應(yīng)地樣本均值告知簇頭節(jié)點(diǎn)；而該簇頭節(jié)點(diǎn)行為主要包括：利用簇成員節(jié)點(diǎn)的樣本均值信息，簇頭節(jié)點(diǎn)建立并維護(hù)一個(gè)簇成員節(jié)點(diǎn)的順序索引；簇頭節(jié)點(diǎn)獲得所有簇成員節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)后根據(jù)順序索引生成一個(gè)數(shù)據(jù)向量；在該數(shù)據(jù)上進(jìn)行離散小波變換，并將所獲得的近似系數(shù)與部分細(xì)節(jié)系數(shù)發(fā)送到基站；利用小波逆變換，基站由所得系數(shù)和相應(yīng)的簇成員節(jié)點(diǎn)順序索引完成對簇內(nèi)各個(gè)節(jié)點(diǎn)感知數(shù)據(jù)的重構(gòu)。
【專利說明】一種傳感器網(wǎng)絡(luò)中針對小波數(shù)據(jù)壓縮的預(yù)處理方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)【技術(shù)領(lǐng)域】里的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，特 別是涉及一種傳感器網(wǎng)絡(luò)中針對小波數(shù)據(jù)壓縮的預(yù)處理方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 為了獲得對環(huán)境的充分監(jiān)測，通常傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分布比較密集，網(wǎng)內(nèi)產(chǎn)生大量 冗余度較大的原始感知數(shù)據(jù)。大量冗余數(shù)據(jù)的傳輸會大大降低傳感器網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)測性能。因 此，必須對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)處理，降低數(shù)據(jù)之間的冗余性，減少網(wǎng)內(nèi)的數(shù)據(jù)傳輸量， 以延長傳感器網(wǎng)絡(luò)工作時(shí)間。
[0003] 相對于傅里葉分析，小波是一種新的時(shí)頻分析工具，可同時(shí)表征信號的時(shí)域和頻 域行為，且具有多分辨分析特性。利用小波對信號進(jìn)行不同尺度的處理時(shí)，信號的統(tǒng)計(jì)特性 仍能得到保持。目前，離散小波變換（Discrete Wavelet Transform，簡稱DWT)在數(shù)字圖像 處理、編碼理論、傳感器網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域中都得到了廣泛的應(yīng)用。原始數(shù)據(jù)編碼后往往數(shù)據(jù)量仍 較大，DWT能將離散的原始數(shù)據(jù)信息變換為一系列的小波系數(shù)（近似系數(shù)與細(xì)節(jié)系數(shù)），這 些系數(shù)可以通過合適的編碼被高效地壓縮。如果去除部分細(xì)節(jié)系數(shù)，DWT仍能利用余下的 系數(shù)重構(gòu)出滿足誤差限的近似數(shù)據(jù)。
[0004] 簇是傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)處理的常用架構(gòu)。通常，簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)將各自的數(shù) 據(jù)傳輸給簇頭節(jié)點(diǎn)，簇頭節(jié)點(diǎn)利用DWT對簇內(nèi)數(shù)據(jù)（可視為一個(gè)離散信號）進(jìn)行小波處理， 并將近似系數(shù)與部分細(xì)節(jié)系數(shù)傳輸給基站Sink?；維ink利用所獲得的系數(shù)進(jìn)行信號重 構(gòu)，獲得相應(yīng)的近似數(shù)據(jù)。由小波的特性可知，處理的離散信號越平滑，其小波變換后的能 量分布越集中，越有利于系數(shù)的壓縮。因此，簇頭節(jié)點(diǎn)所要處理的簇內(nèi)數(shù)據(jù)越平滑，其小波 壓縮效果將越好。
[0005] 所以，急需一種簡單有效的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，以獲得較平滑的待處理數(shù)據(jù)，優(yōu)化傳 感器網(wǎng)絡(luò)中小波數(shù)據(jù)壓縮的性能。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的目的在于提出一種傳感器網(wǎng)絡(luò)中針對小波數(shù)據(jù)壓縮的預(yù)處理方法，進(jìn)一 步改善基于小波的網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)壓縮效率和重構(gòu)精度，且該方法可與傳感器網(wǎng)絡(luò)中任何基于簇 的小波數(shù)據(jù)處理的算法結(jié)合使用，能有效提高原有算法的性能。
[0007] 本發(fā)明的目的是采用以下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)的。本發(fā)明提供一種傳感器網(wǎng)絡(luò)中針對 小波數(shù)據(jù)壓縮的預(yù)處理方法，包括簇成員節(jié)點(diǎn)行為和簇頭節(jié)點(diǎn)行為；該簇成員節(jié)點(diǎn)行為主 要包括：簇成員節(jié)點(diǎn)將K個(gè)感知數(shù)據(jù)的樣本均值與樣本標(biāo)準(zhǔn)差作為自己所處環(huán)境的近似數(shù) 據(jù)特征；利用樣本均值變化的程度來衡量環(huán)境的變化程度；將相應(yīng)地樣本均值告知簇頭節(jié) 點(diǎn)；而該簇頭節(jié)點(diǎn)行為主要包括：利用簇成員節(jié)點(diǎn)的樣本均值信息，簇頭節(jié)點(diǎn)建立并維護(hù) 一個(gè)簇成員節(jié)點(diǎn)的順序索引；簇頭節(jié)點(diǎn)獲得所有簇成員節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)后根據(jù)順序索引生成一 個(gè)數(shù)據(jù)向量；在該數(shù)據(jù)上進(jìn)行離散小波變換，并將所獲得的近似系數(shù)與部分細(xì)節(jié)系數(shù)發(fā)送 到基站Sink ;利用小波逆變換，基站Sink由所得系數(shù)和相應(yīng)的簇成員節(jié)點(diǎn)順序索引完成對 簇內(nèi)各個(gè)節(jié)點(diǎn)感知數(shù)據(jù)的重構(gòu)。
[0008] 本發(fā)明的目的還可采用以下技術(shù)措施進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)。
[0009] 前述的傳感器網(wǎng)絡(luò)中針對小波數(shù)據(jù)壓縮的預(yù)處理方法，其中該簇成員節(jié)點(diǎn)行為包 括以下步驟：
[0010] 步驟11:簇成員節(jié)點(diǎn)Vi獲得第一個(gè)采樣數(shù)據(jù)Si(l)，并將其發(fā)送至簇頭節(jié)點(diǎn)；
[0011] 步驟12 :初始時(shí)，設(shè)置

【權(quán)利要求】
1. 一種傳感器網(wǎng)絡(luò)中針對小波數(shù)據(jù)壓縮的預(yù)處理方法，其特征在于其包括簇成員節(jié)點(diǎn) 行為和簇頭節(jié)點(diǎn)行為； 該簇成員節(jié)點(diǎn)行為主要包括：簇成員節(jié)點(diǎn)將K個(gè)感知數(shù)據(jù)的樣本均值與樣本標(biāo)準(zhǔn)差作 為自己所處環(huán)境的近似數(shù)據(jù)特征；利用樣本均值變化的程度來衡量環(huán)境的變化程度；將相 應(yīng)地樣本均值告知簇頭節(jié)點(diǎn)； 而該簇頭節(jié)點(diǎn)行為主要包括：利用簇成員節(jié)點(diǎn)的樣本均值信息，簇頭節(jié)點(diǎn)建立并維護(hù) 一個(gè)簇成員節(jié)點(diǎn)的順序索引；簇頭節(jié)點(diǎn)獲得所有簇成員節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)后根據(jù)順序索引生成一 個(gè)數(shù)據(jù)向量；在該數(shù)據(jù)上進(jìn)行離散小波變換，并將所獲得的近似系數(shù)與部分細(xì)節(jié)系數(shù)發(fā)送 到基站；利用小波逆變換，基站由所得系數(shù)和相應(yīng)的簇成員節(jié)點(diǎn)順序索引完成對簇內(nèi)各個(gè) 節(jié)點(diǎn)感知數(shù)據(jù)的重構(gòu)。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的傳感器網(wǎng)絡(luò)中針對小波數(shù)據(jù)壓縮的預(yù)處理方法，其特征在于 其中該簇成員節(jié)點(diǎn)行為包括以下步驟： 步驟11 :簇成員節(jié)點(diǎn)Vi獲得第一個(gè)采樣數(shù)據(jù)Si (1)，并將其發(fā)送至簇頭節(jié)點(diǎn)； 步驟12:初始時(shí)，設(shè)置片為簇成員節(jié)點(diǎn)的第一個(gè)采樣數(shù)據(jù)，設(shè)置$為初始標(biāo)準(zhǔn)差
步驟13 :N_S為采樣時(shí)刻，初始值為1，N_S = N_S+1 ; 步驟14 :簇成員節(jié)點(diǎn)Vi采集第N_S時(shí)刻的數(shù)據(jù)Si (N_S)，并將其發(fā)送至簇頭節(jié)點(diǎn)； 步驟15:如果N_S為K的倍數(shù)（Mod(N_S，K) ==0)，則按照公式（1)計(jì)算新的樣本均 值/Γ'按照公式⑵計(jì)算樣本均值變化程度·;如果不小于1，則利用更新總，按 照公式（3)更新樣本標(biāo)準(zhǔn)差(5；.，并將兵值通知簇頭節(jié)點(diǎn)；
(1) (2) (3) 步驟16 :跳轉(zhuǎn)至步驟13。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的傳感器網(wǎng)絡(luò)中針對小波數(shù)據(jù)壓縮的預(yù)處理方法，其特征在于 其中每個(gè)簇成員節(jié)點(diǎn)可使用不同的K值，同時(shí)也可根據(jù)實(shí)際監(jiān)測情況變化K值。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的傳感器網(wǎng)絡(luò)中針對小波數(shù)據(jù)壓縮的預(yù)處理方法，其特征在于 其中當(dāng)環(huán)境數(shù)據(jù)變化頻繁時(shí)，適當(dāng)減小K值；而當(dāng)環(huán)境數(shù)據(jù)變化緩慢時(shí)，適當(dāng)增加K值。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的傳感器網(wǎng)絡(luò)中針對小波數(shù)據(jù)壓縮的預(yù)處理方法，其特征在于 其中該簇頭節(jié)點(diǎn)行為包括以下步驟： 步驟21 :在時(shí)刻1，簇頭節(jié)點(diǎn)(?收集其簇成員節(jié)點(diǎn)Mem = {CMj | j = 1，2,…，m}的感 知數(shù)據(jù)，得到數(shù)據(jù)序列
，并用SJ1)來初始
步驟22 dfSi⑴降序排列，獲得相應(yīng)的數(shù)據(jù)序列S_Si(l)和節(jié)點(diǎn)順序索，如式（4) 所示，并將Pi發(fā)送至基站；

(4) 步驟23 :對數(shù)據(jù)序列S_Si (1)執(zhí)行離散小波變換，得到近似小波系數(shù)仏（1)和細(xì)節(jié)小 波系數(shù)cDid); 步驟24 :將cAi (1)和(1)進(jìn)行零化、編碼操作后得壓縮數(shù)據(jù)DataJ；，并將DataJ； 發(fā)送到基站； 步驟25 :N_S為采樣時(shí)刻，初始值為1，N_S = N_S+1 ; 步驟26 :簇頭節(jié)點(diǎn)（?收集其簇成員節(jié)點(diǎn)Mem = {CM』I j = 1，2,…，m}在N_S時(shí)刻的感知數(shù)據(jù)，得到在N_S時(shí)刻簇內(nèi)數(shù)據(jù)序列
步驟27 :如果接收到了來自于簇成員節(jié)點(diǎn)CMj (j = 1，2,…，m)的或者 簇頭節(jié)點(diǎn)（?自己的樣本均值/T'發(fā)生了更新，則簇頭節(jié)點(diǎn)（?更新樣本均值列表 A = 貧V··，}，并將Μ降序排序，獲得新的節(jié)點(diǎn)順序索引Qi，如式（5) 所示，之后根據(jù)公式（6)計(jì)算簇成員節(jié)點(diǎn)順序的變化程度OV(Order Varying);如果 OVi彡Thresh〇ld_P，則簇頭節(jié)點(diǎn)（?更新Ρρ即Pi = Qp并將Pi發(fā)送給基站；
步驟28 :根據(jù)Pi將簇內(nèi)數(shù)據(jù)序列Si(N_S)排序，得到排序后的數(shù)據(jù)序列
步驟29 :按照步驟23、24對數(shù)據(jù)序列S_Si (N_S)進(jìn)行操作； 步驟30 :跳轉(zhuǎn)至步驟25。
【文檔編號】H04L29/08GK104302017SQ201410487474
【公開日】2015年1月21日 申請日期:2014年9月22日 優(yōu)先權(quán)日:2014年9月22日
【發(fā)明者】聶雅琳, 秦玉潔 申請人:洛陽理工學(xué)院