传感器网络：分类与数据约简在物联网智慧交通中的研究

“物联网-智慧交通-传感器网络中传感器分类及其数据约简的研究与实现.pdf”主要探讨了在物联网智慧交通领域，传感器网络如何通过传感器分类和数据约简来解决能源限制和冗余数据传输的问题，以提高网络效率和延长网络寿命。 在物联网智慧交通系统中，传感器网络扮演着至关重要的角色，它们负责收集各种环境和交通数据，如车流量、路况、天气状况等。然而，由于传感器节点通常具有有限的能源，无线通信成为能耗的主要部分。当传感器网络中存在大量的冗余数据时，这将加剧能源的消耗，缩短网络的运行时间。 该硕士学位论文由东北大学的乔勇撰写，其研究主要集中在两个关键方面：传感器分类和数据约简。首先，提出了基于时间敏感度的传感器分类方法，此方法根据传感器数据的变化情况以及用户需求对传感器进行分类，目的是区分哪些传感器的数据更新频率更高，哪些则相对稳定。这样的分类有助于优化数据采集策略，减少不必要的数据传输。 其次，为了简化传感器动态控制的实现，研究在TinyOS操作系统中引入了传感器分类层。这一层次的加入使得应用程序能够更有效地管理和控制传感器，进一步实现数据采集的动态调整。 论文的第三部分则探讨了如何将传感器分类应用于多传感器数据采集。通过设计新的多传感器数据采集模式，能够根据分类结果动态控制传感器的激活和休眠状态，从而减少冗余数据，实现数据约简，降低能耗。 最后，论文通过模拟和实际测试，对比了传统的多传感器数据采集模式和新提出的模式，验证了传感器分类和数据约简在节省能源、提高网络性能方面的有效性。 关键词包括：时间敏感度、传感器分类、多传感器数据采集、数据约简和传感器网络。这些关键词突出了研究的核心内容，即在物联网智慧交通环境下，通过科学的传感器管理策略提升系统的整体效能。