减少无线传感器网络节点信号冗余的方法

摘要

一种基于拉普拉斯统计分布的一阶差分压缩技术、使得无线传感器网络节点通过压缩其传感器的数据，达到占用较少存储资源的减少无线传感器网络节点信号冗余的方法。其特征是包括下列步骤：一阶差分信号的获取和数字量化程序；一阶差分方法和其拉普拉斯分布的概率密度函数的估算程序，采用霍夫曼编码对一阶差分信号进行编码。

主权项

减少无线传感器网络节点信号冗余的方法，其特征是包括下列步骤：A、一阶差分信号的获取和数字量化程序，具体包括下列步骤：(A1)开启传感器24小时或48小时取样，获得传感器数据，计算一阶差分信号；(A2)计算差分信号的动态范围值D，采用数据比较求极限值法，得到差分信号的最大值dMAX和最小值dMIN，即D＝dMAX‑dMIN(A3)将动态范围值D进行等量分割，其分割的密度为2N个等值小区间d，d＝D/2N(A4)对差分信号进行数字量化，量化方法是如果di‑1＜一阶差分信号＜di，则：dQ＝(di‑1+di)/2其中，di＝dMIN+i*d，i＝0，1，...，2N，dMAX＝dMIN+2N*d；B、一阶差分方法和其拉普拉斯分布的概率密度函数的估算程序，具体包括下列步骤：(B1)计算一阶差分di的直方图数值，所述一阶差分信号d(t)遵从拉普拉斯分布的概率密度函数f(d)，即f(d)＝A Exp(‑d/τ)(B2)从直方图导出概率密度函数f(d)的解析式，具体包括下列步骤；(B2.1)对拉普拉斯分布的概率密度函数正规化，即令A＝1；(B2.2)将动态范围值D的数值映射在[‑N，N]的区间上，即将动态范围D分割[‑N，N]为2N个等长区间，在每个区间[di‑1，di]上，函数值为f(di)，i＝‑N，…，‑1，0，1，…，N；(B2.3)从步骤(B1)直方图中读取[‑N，N]为2N个等长区间中的每个区间的数据对di和f(di)，通过下列公式进行计算参数τ值： τ = Σ i = - N N - d i ln f ( d i ) C、采用霍夫曼编码对一阶差分信号进行编码，具体包括下列步骤：(C1)建立查找表，建立一阶差分信号和其概率密度函数在表中的一一对应关系，该表如下：  索引  一阶差分信号  一阶差分信号的概率密度函数  ‑N  d‑N  f(d‑N)  ‑N+1  d‑N+1  f(d‑N+1)  ‑N+2  d‑N+2  f(d‑N+2)  …  …  N‑1  dN‑1  f(dN‑1)  N  dN  f(dN)(C2)将表中的一阶差分信号数值和一阶差分信号的概率密度函数数值排序，排序的原则是从最大概率的数字对开始，最小概率数字对作为最末列，形成霍夫曼树；(C3)将步骤(C2)中形成的基于一阶差分信号和其概率密度函数的霍夫曼树，进行标准霍夫曼编码。