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基于回归的传感器网络数据抑制方案


□ 曹学成 柏文阳

   (南京大学 计算机科学与技术系 软件新技术国家重点实验室,南京 210093)
  摘 要:提出了三种基于回归模型的数据抑制方案:其中两种利用了无线传感器网络中数据的时序相关性;另一种利用了感知数据的时序—地理位置相关性。模拟实验表明,相对于简单的数据抑制方案,基于回归的数据抑制方案的通信代价更低。
  关键词:无线传感器网络; 回归; 数据抑制; 近似查询
  中图分类号:TP393 文献标志码:A
   文章编号:10013695(2009)01025303
  
  Regressionbased data suppression schemes in wireless sensor network
  CAO Xuecheng,BAI Wenyang
  (National Key Laboratory for Novel Software Technology, Dept. of Computer Science & Technology, Nanjing University, Nanjing 210093, China)
  Abstract:This paper proposed three data suppression schemes based on regression model, among which two were based on temporal correlation of data from sensor nodes,and the other one was based on spatial correlation of nearby sensors. Simulation experimental results show that, as regard to the communication cost,the methods perform better than the traditional one does.
  Key words:wireless sensor network; regression; data suppression; approximate query
  无线传感器网络可以深入到一些极端环境中去,避免了由人工监测所带来的高风险和高成本。然而,传感器节点由电池提供能源,很多场合中难以更换电池。怎样减少网络的能量消耗是一个重要问题。而减少网络中能量消耗的关键是减少网内的通信[1]。在一个有n个节点的无线传感器网络中,如果每一个传感器节点均有感知数据要传送到网外,那么节点传输数据的吞吐量与1/sqrt(n)成正比[2]。所以,直接将感知数据发送到网外的方法可扩展性差,不适用于大规模的传感器网络,应尽量在生成数据的节点周围进行分析处理,仅将信息含量高的数据传送到网外。 ......
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