西安电子科技大学学报（自然科学版）
西安電子科技大學學報（自然科學版）
서안전자과기대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF XIDIAN UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)
2012年
1期
157-162
,共6页
王举%房鼎益%陈晓江%邢天璋%张远%高宝建
王舉%房鼎益%陳曉江%邢天璋%張遠%高寶建
왕거%방정익%진효강%형천장%장원%고보건
文物监测%数据压缩%无线传感器网络%SDT算法%分布式小波压缩算法%能耗
文物鑑測%數據壓縮%無線傳感器網絡%SDT算法%分佈式小波壓縮算法%能耗
문물감측%수거압축%무선전감기망락%SDT산법%분포식소파압축산법%능모
文物监测数据具有结构单一、冗余性大、误差高容忍度的特点,使得无线传感器网络中现有的数据压缩算法在文物监测中显得计算复杂度高、计算能耗大.将轻计算量型的SDT( Swing Door Trending)算法应用到无线传感器网络的文物监测中并作了改进,分析了大规模情况下数据压缩和网络能耗之间的关系,将改进的SDT算法与目前无线传感器网络中有代表性的分布式小波压缩算法进行比较.实验表明,改进的SDT计算能耗较分布式小波压缩算法的能耗少73％,在压缩率小于25％时,改进的SDT压缩算法性能可与分布式小波压缩算法媲美.在长期、大规模的文物监测下,改进的SDT算法更适合于无线传感器网络数据压缩.
文物鑑測數據具有結構單一、冗餘性大、誤差高容忍度的特點,使得無線傳感器網絡中現有的數據壓縮算法在文物鑑測中顯得計算複雜度高、計算能耗大.將輕計算量型的SDT( Swing Door Trending)算法應用到無線傳感器網絡的文物鑑測中併作瞭改進,分析瞭大規模情況下數據壓縮和網絡能耗之間的關繫,將改進的SDT算法與目前無線傳感器網絡中有代錶性的分佈式小波壓縮算法進行比較.實驗錶明,改進的SDT計算能耗較分佈式小波壓縮算法的能耗少73％,在壓縮率小于25％時,改進的SDT壓縮算法性能可與分佈式小波壓縮算法媲美.在長期、大規模的文物鑑測下,改進的SDT算法更適閤于無線傳感器網絡數據壓縮.
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