计算机学报
計算機學報
계산궤학보
CHINESE JOURNAL OF COMPUTERS
2011年
1期
87-95
,共9页
无线传感器网络%信息熵%微分熵%关联图%关联支配集%冗余缩减
無線傳感器網絡%信息熵%微分熵%關聯圖%關聯支配集%冗餘縮減
무선전감기망락%신식적%미분적%관련도%관련지배집%용여축감
无线传感器网络通常是密集分布的,因此相邻网络节点感知的数据之间具有很大的相关性.为了在无线传感器网络中进行数据冗余缩减,文中提出了一个基于熵评判的关联支配集构造算法(EECDS),算法首先通过评价高斯随机变量的熵值来判断网络节点间的数据相关性,然后分布式地构造一个关联图,最后根据关联图信息移除网络中的冗余节点,构建一个连通关联支配集.基于连通关联支配集的数据采集策略能在密集无线传感器网络中进行高效的数据冗余缩减,显著降低网络的能量消耗,延长网络的生命周期.
無線傳感器網絡通常是密集分佈的,因此相鄰網絡節點感知的數據之間具有很大的相關性.為瞭在無線傳感器網絡中進行數據冗餘縮減,文中提齣瞭一箇基于熵評判的關聯支配集構造算法(EECDS),算法首先通過評價高斯隨機變量的熵值來判斷網絡節點間的數據相關性,然後分佈式地構造一箇關聯圖,最後根據關聯圖信息移除網絡中的冗餘節點,構建一箇連通關聯支配集.基于連通關聯支配集的數據採集策略能在密集無線傳感器網絡中進行高效的數據冗餘縮減,顯著降低網絡的能量消耗,延長網絡的生命週期.
무선전감기망락통상시밀집분포적,인차상린망락절점감지적수거지간구유흔대적상관성.위료재무선전감기망락중진행수거용여축감,문중제출료일개기우적평판적관련지배집구조산법(EECDS),산법수선통과평개고사수궤변량적적치래판단망락절점간적수거상관성,연후분포식지구조일개관련도,최후근거관련도신식이제망락중적용여절점,구건일개련통관련지배집.기우련통관련지배집적수거채집책략능재밀집무선전감기망락중진행고효적수거용여축감,현저강저망락적능량소모,연장망락적생명주기.
