一种用于无线传感器网络降低能耗的压缩判决方法

摘要

一种用于无线传感器网络的降低能耗的压缩判决方法，属于无线传感器网络技术，尤其是能耗优化设计技术领域，在无线传感器的微处理器MCU的数据处理中设立了一个压缩判决模块，一旦射频模块的发射功率，或者是用户的精度要求发生变化，便可利用预设的执行LTC压缩算法的最佳压缩比预测模型以及执行最短时间预测模型，得到压缩单字节数据的时间开销，便可根据MCU压缩1字节数据的时间开销与发送1字节的时间开销之比、MCU的功率与发射功率之比这两个参数，就能确定损益平衡点的最佳压缩比，以此来判断压缩后再发送还是直接发送。本发明能有效地避免不必要的能量损失，最高可达到10％～30％。

主权项

1、一种用于无线传感器网络的降低能耗的压缩判决方法，其特征在于，所述方法是在各个无线传感器的微处理器MCU中依次按以下步骤实现的：步骤(1)，初始化：在所述微处理器MCU中设置一个压缩判决模块和一个数据压缩模块：所述压缩判决模块从所述微处理器MCU的应用层中提取以下预设的初始信息：数据类型、精度要求e、以及轻量级时域压缩算法LTC，上述初始信息在所述无线传感器节点部署前是通过用户接口预先设置的；所述压缩判决模块从所述微处理器MCU的网络传输层提取以下初始信息：发射功率，其数值取自所述无线传感器节点中的消息帧，还有数据传输速率和MCU计算功率，所述数据传输速率和MCU计算功率是从所述微处理器MCU的物理层经过数据链路层后，再传输到所述网络层中的；所述压缩判决模块再把包括数据类型、精度要求e、压缩算法类型、发射功率、数据传输速率、微处理器MCU计算功率在内的所述初始信息送入所述微处理器的存储单元；所述压缩判决模块再把预设的基于所述轻量级时域压缩算法LTC的一个压缩比预测模型和一个压缩执行时间的预测模型存入所述微处理器MCU的存储单元，其中：压缩比预测模型是：自变量e为精度要求，因变量CR为最佳压缩比，a、b、c、e₁、e₂为设定值：对应数据类型为相对湿度，a等于-0.27、b等于0.88、c等于0.04、e₁等于0、e₂等于3；对应数据类型为海面压强，a等于-0.59、b等于0.83、c等于0.04、e₁等于0、e₂等于1.4；对应数据类型为大气温度，a等于-2.72、b等于0.88、c等于0.04、e₁等于0、e₂等于0.3；压缩执行时间的预测模型是：f(CR)＝pCR+q，自变量CR为预测的最佳压缩比，因变量f(CR)为压缩算法执行时间预测值，单位为毫秒，参数取值为：$\left\{\begin{array}{c}p=-1.12\\ q=3.13\end{array},;\right.$步骤(2)，在所述无线传感器节点部署后，所述压缩判决模块判断所述发射功率和精度要求e是否发生变化：若发射功率和精度要求任何一个发生变化，则顺序执行步骤(3)-(7)：步骤(3)，所述压缩判决模块从所述应用层提取以下信息：数据类型、精度要求e以及算法类型，即所述轻量级时域压缩算法LTC；步骤(4)，所述压缩判决模块基于应用背景给出的精度要求，预测所述轻量级时域压缩算法所能获得的最佳压缩比CR；同时，预测轻量级压缩算法所需的最短执行时间：是通过微处理器MCU指令集仿真工具AVR Studio结合MATLAB统计工具，再估计执行所述LTC算法所需的最短时间；步骤(5)，所述压缩判决模块从所述网络传输层获取发射功率、数据传输速率以及MCU计算功率；步骤(6)，所述压缩判决模块按下式计算所述LTC算法的压缩比损益平衡点CR′：${\mathrm{CR}}^{\prime }=1-\alpha \frac{T_{\mathrm{MCU}}\left(e\right)}{P_{\mathrm{RF}}\left(d\right)}$其中：T_MCU为在已知精度要求e下，节点压缩1个字节数据的时间开销，根据步骤(1)所述的压缩执行时间的预测模型而计算得到；d为所述节点间的通信距离；P_RF(d)为所述射频模块发射功率；$\alpha =\frac{P_{\mathrm{MCU}}}{T_{\mathrm{tran}}},$其中P_MCU为所述微处理器的功率，T_tran为节点发送1个字节数据所需的时间，由所述数据传输速率决定；步骤(7)，比较所述损益平衡点CR′与步骤(4)中得到的预测的最佳压缩比CR：若CR′≥CR，则对原始数据进行压缩操作后发送；若CR′＜CR，则直接发送所述的原始数据。