无线传感器网络：基于时空相关性的数据压缩与聚合策略

“无线传感器网络中一种基于时空相关性的数据聚合方法 .pdf” 本文主要探讨了在无线传感器网络（WSN）中如何利用节点采集数据的时间和空间相关性来优化数据聚合策略，从而降低网络的能耗。邓乔木和尹长川提出了一种名为“基于时空间相关性的簇内数据聚合”（STICDA）的方法，该方法适用于分簇结构的WSN。 首先，STICDA方法考虑了传感器节点数据的时空相关性。在时间上，相邻时刻的数据往往存在一定的连续性和趋势性，可以通过线性回归分析建立动态预测模型，对节点的数据传输进行抑制，减少不必要的数据传输，从而降低通信开销。线性回归是一种统计方法，用于预测一个变量（如传感器读数）如何依赖于一个或多个其他变量（如时间）。 其次，空间相关性指的是在同一地理位置附近部署的传感器节点可能收集到相似的数据。STICDA方法利用这一特性，通过压缩感知（CS）理论进一步压缩数据。压缩感知理论指出，如果信号是稀疏的（即在某个域内只有少数几个非零元素），那么它可以从远少于信号维度的线性测量中恢复。在簇头节点上，STICDA采用这种理论，对簇内同节点的数据进行联合编码压缩，有效地减少了数据量，降低了传输的能量消耗。 此外，STICDA方法特别适合资源受限的无线传感器节点，因为它不仅减少了通信负荷，还减轻了计算和存储需求。通过仿真和分析，该方法已被证明能够显著降低簇内的通信开销，从而提高整个网络的能源效率和寿命。 关键词涉及的领域包括：无线传感器网络，数据聚合，线性回归，压缩感知和分簇。这些关键词突出了研究的核心内容，即如何结合这些技术来解决WSN中的能效问题。中图分类号TN9215则将此研究归类于无线通信理论与网络技术的范畴。 邓乔木和尹长川的研究为无线传感器网络提供了一种创新的数据处理策略，通过结合时间序列分析和压缩感知，提高了网络的能效，为大规模WSN的可持续运行提供了理论支持。