无线传感器网络中基于环的任意滤波器长度的最优水平分布式小波变换

摘要

我们提出了一种用于无线传感器网络中基于小波的时空数据压缩的优化级分布式变换。虽然分布式小波处理可以有效地减少感官数据量，但由于需要交换感官数据以计算小波系数，因此引入了额外的通信开销。本文利用小波变换的最佳变换水平来探讨这种折衷。通过使用环形拓扑，我们的方案能够支持广泛的小波而不是特定的小波，并且基于小波的方案通常遇到的“边界效应”也被自然地消除。此外，该方案可以同时探索感官数据之间的时空相关性。对于无线传感器网络中的数据压缩，除了将能量和消耗降至最低外，还必须考虑重建的感官数据的延迟和质量，这是由信噪比衡量的(). 我们用度量并使用它来评估所提方案的性能。从理论和实验上来看，我们得出结论，该算法可以有效地探索感官数据中的时空相关性，并显著降低能量和延迟成本，同时保持较高的与其他方案相比。

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