АДАПТИВНОЕ СЖАТИЕ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ ДАННЫХ В БЕСПРОВОДНЫХ СЕНСОРНЫХ СЕТЯХ 

Борис Яковлевич Лихтциндер, доктор технических наук, профессор, профессор кафедры сетей и систем связей, Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики (Россия, г. Самара, ул. Л. Толстого, 23), E-mail: lixt@psuti.ru
Юлия Олеговна Бакай, студентка, Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики (Россия, г. Самара, ул. Л. Толстого, 23), E-mail: ov.bakai@gmail.com 

004.627 

DOI

10.21685/2307-5538-2021-1-6 

Актуальность и цели. Топология сети изменяется, сеть становится самоорганизующейся и для ее функционирования требуются новые специальные протоколы. Рассматривается понятие «беспроводные сенсорные сети» (БСС).
Материалы и методы. Предложены методы сжатия данных в беспроводных сенсорных сетях. Описываются методы и алгоритмы сжатия измерительных данных.
Результаты. Приведены пять категорий методов, включая сжатие на основе цепочек, сжатие на основе изображений, кодирование с распределенным источником, сжатие на основе агрегации данных. Наиболее подробно рассмотрен адаптивный метод сжатия. Выявлены особенности представляемых алгоритмов.
Выводы. Показана эффективность применения алгоритма "дырявое ведро" для адаптации сжатия. Рассмотрена структура, реализующая указанный алгоритм. Показаны преимущества введения адаптации при сжатии данных в БСС. 

Ключевые слова

сенсорные сети, сжатие данных, адаптация, алгоритмы, датчики 

 Скачать статью в формате PDF

1. Akyildiz I. F., Su W., Sankarasubramaniam Y., Cayirci E. A survey on sensor networks // IEEE Comm. Magazine. 2002. Vol. 40, № 8. P. 102–114.
2. Zhang P., Sadler C. M., Lyon S. A., Martonosi M. Hardware design experiences in ZebraNet // Proc. ACM Int’l Conf. Embedded Networked Sensor Systems. 2004. P. 227–238.
3. Tseng, Y. C., Wang Y. C., Cheng K. Y., Hsieh Y. Y. iMouse: an integrated mobile surveillance and wireless sensor system // Computer. 2007. Vol. 40, № 6. P. 60–66.
4. Wark T., Corke P., Sikka P. [et al.] Transforming agriculture through pervasive wireless sensor networks // IEEE Pervasive Computing. 2007. Vol. 6, № 2. P. 50–57.
5. Huang Y. M., Hsieh M. Y., Chao H. C. [et al.] Pervasive, secure access to a hierarchical sensor-based healthcare monitoring architecture in wireless heterogeneous networks // IEEE J. Selected Areas in Comm. 2009. Vol. 27, № 4. P. 400–411.
6. Yeh L. W., Wang Y. C., Tseng Y. C. iPower: an energy conservation system for intelligent buildings by wireless sensor networks // Int’l J. Sensor Networks. 2009. Vol. 5, № 1. P. 1–10.
7. Cardei M., Du D. Z. Improving wireless sensor network lifetime through power aware organization // ACM Wireless Networks. 2005. Vol. 11, № 3. P. 333–340.
8. Zou Y., Chakrabarty K. A distributed coverage- and connectivity-centric technique for selecting active nodes in wireless sensor networks // IEEE Trans. Computers. 2005. Vol. 54, № 8. P. 978–991.
9. Zhao Q., Gurusamy M. Lifetime maximization for connected target coverage in wireless sensor networks // IEEE/ACM Trans. Networking. 2008. Vol. 16, № 6. P. 1378–1391.
10. Heo N., Varshney P. K. Energy-efficient deployment of intelligent mobile sensor networks // IEEE Trans. Systems, Man and Cybernetics – Part A: Systems and Humans. 2005. Vol. 35, № 1. P. 78–92.
11. Wang Y. C., Hu C. C., Tseng Y. C. Efficient placement and dispatch of sensors in a wireless sensor network // IEEE Trans. Mobile Computing. 2008. Vol. 7, № 2. P. 262–274.
12. Nelson M., Gailly J. L. The data compression book. MIS Press, 1996. P. 541.
13. Taubman D. S., Marcellin M. W. JPEG2000: fundamentals, standards and practice. Kluwer Academic Publishers, 2002.
14. Haupt J., Bajwa W. U., Rabbat M., Nowak R. Compressed sensing for networked data // IEEE Signal Processing Magazine. 2008. Vol. 25, № 2. P. 92–101.
15. Голубничая Е. Ю. Агрегирование данных в беспроводных сенсорных сетях мониторинга // Проблемы передачи информации в инфокоммуникационных системах : сб. докл. и тез. VIII Всерос. науч.-практ. конф. Волгоград : Изд-во ВолГУ, 2017. С. 37–42.
16. Лихтциндер Б. Я. Интервальный метод анализа трафика мультисервисных сетей // Модели инфо-коммуникационных систем: разработка и применение. Приложение к журналу ИКТ. 2011. Вып. 8. С. 101–152.
17. Голубничая Е. Ю. Применение детерминированного расписания TDMA в беспроводных сенсорных сетях // Проблемы техники и технологии телекоммуникаций : XX Междунар. науч.-техн. конф., Оптические технологии в телекоммуникациях : XVI Междунар. науч.-техн. конф. : материалы конф. : в 2 т. Уфа : РИК УГАТУ, 2018. Т. 1. С. 135–137.