基于數(shù)據(jù)相關(guān)性壓縮方法
發(fā)布時間:2012/4/9 19:17:13 訪問次數(shù):1105
Jim Chou等提出了傳感器網(wǎng)絡(luò)的分 ISO122U布式壓縮數(shù)據(jù)傳輸模型。主要思想是在所有的傳感器節(jié)點中，選擇一個節(jié)點發(fā)送完整的數(shù)據(jù)到匯聚節(jié)點，其他節(jié)點只發(fā)送壓縮后的信息。匯聚節(jié)點收到數(shù)據(jù)后，通過壓縮數(shù)據(jù)和未壓縮數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性進行解壓縮，從而恢復(fù)原始數(shù)據(jù)。實現(xiàn)該方法的關(guān)鍵問題在于需要一個低復(fù)雜度、支持多壓縮率的壓縮算法和一種簡單、高效的相關(guān)性跟蹤算法。進一步地，Jim Clio等[22]等提出了一個簡單的預(yù)測模型，用于跟蹤和確定節(jié)點數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性。
Sundeep Pattem等[23]討論了相關(guān)性對數(shù)據(jù)壓縮效果的影響。采用聯(lián)合熵和位，跳值分別來度量被壓縮信息的大小和數(shù)據(jù)傳輸?shù)目偰芎�，對比分析了DSC (Distributed Source Coding)、RDC (Routing-Driven Compression)和CDR( Compression-Driven Routing)這3種不同處理策略下的能耗情況。理論分析結(jié)果表明，相關(guān)性較低時，沒有信息可以壓縮，RDC方法能耗較低；相關(guān)性較高時，通過壓縮可以節(jié)省大量能耗，CDR節(jié)能效果較好。另外，在相關(guān)性處于中等范圍時，RDC和CDR兩者性能相當(dāng)，這表明可以采用一種混合式方法進行處理，傳感器節(jié)點形成校小的集群，集群內(nèi)的數(shù)據(jù)在集群首領(lǐng)處聚合，集群首領(lǐng)沿著最短路徑向Sink節(jié)點傳輸聚合結(jié)果。
Sundeep Pattem等[23]討論了相關(guān)性對數(shù)據(jù)壓縮效果的影響。采用聯(lián)合熵和位，跳值分別來度量被壓縮信息的大小和數(shù)據(jù)傳輸?shù)目偰芎�，對比分析了DSC (Distributed Source Coding)、RDC (Routing-Driven Compression)和CDR( Compression-Driven Routing)這3種不同處理策略下的能耗情況。理論分析結(jié)果表明，相關(guān)性較低時，沒有信息可以壓縮，RDC方法能耗較低；相關(guān)性較高時，通過壓縮可以節(jié)省大量能耗，CDR節(jié)能效果較好。另外，在相關(guān)性處于中等范圍時，RDC和CDR兩者性能相當(dāng)，這表明可以采用一種混合式方法進行處理，傳感器節(jié)點形成校小的集群，集群內(nèi)的數(shù)據(jù)在集群首領(lǐng)處聚合，集群首領(lǐng)沿著最短路徑向Sink節(jié)點傳輸聚合結(jié)果。
Jim Chou等提出了傳感器網(wǎng)絡(luò)的分 ISO122U布式壓縮數(shù)據(jù)傳輸模型。主要思想是在所有的傳感器節(jié)點中，選擇一個節(jié)點發(fā)送完整的數(shù)據(jù)到匯聚節(jié)點，其他節(jié)點只發(fā)送壓縮后的信息。匯聚節(jié)點收到數(shù)據(jù)后，通過壓縮數(shù)據(jù)和未壓縮數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性進行解壓縮，從而恢復(fù)原始數(shù)據(jù)。實現(xiàn)該方法的關(guān)鍵問題在于需要一個低復(fù)雜度、支持多壓縮率的壓縮算法和一種簡單、高效的相關(guān)性跟蹤算法。進一步地，Jim Clio等[22]等提出了一個簡單的預(yù)測模型，用于跟蹤和確定節(jié)點數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性。
Sundeep Pattem等[23]討論了相關(guān)性對數(shù)據(jù)壓縮效果的影響。采用聯(lián)合熵和位，跳值分別來度量被壓縮信息的大小和數(shù)據(jù)傳輸?shù)目偰芎�，對比分析了DSC (Distributed Source Coding)、RDC (Routing-Driven Compression)和CDR( Compression-Driven Routing)這3種不同處理策略下的能耗情況。理論分析結(jié)果表明，相關(guān)性較低時，沒有信息可以壓縮，RDC方法能耗較低；相關(guān)性較高時，通過壓縮可以節(jié)省大量能耗，CDR節(jié)能效果較好。另外，在相關(guān)性處于中等范圍時，RDC和CDR兩者性能相當(dāng)，這表明可以采用一種混合式方法進行處理，傳感器節(jié)點形成校小的集群，集群內(nèi)的數(shù)據(jù)在集群首領(lǐng)處聚合，集群首領(lǐng)沿著最短路徑向Sink節(jié)點傳輸聚合結(jié)果。
Sundeep Pattem等[23]討論了相關(guān)性對數(shù)據(jù)壓縮效果的影響。采用聯(lián)合熵和位，跳值分別來度量被壓縮信息的大小和數(shù)據(jù)傳輸?shù)目偰芎�，對比分析了DSC (Distributed Source Coding)、RDC (Routing-Driven Compression)和CDR( Compression-Driven Routing)這3種不同處理策略下的能耗情況。理論分析結(jié)果表明，相關(guān)性較低時，沒有信息可以壓縮，RDC方法能耗較低；相關(guān)性較高時，通過壓縮可以節(jié)省大量能耗，CDR節(jié)能效果較好。另外，在相關(guān)性處于中等范圍時，RDC和CDR兩者性能相當(dāng)，這表明可以采用一種混合式方法進行處理，傳感器節(jié)點形成校小的集群，集群內(nèi)的數(shù)據(jù)在集群首領(lǐng)處聚合，集群首領(lǐng)沿著最短路徑向Sink節(jié)點傳輸聚合結(jié)果。
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