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摘要:結(jié)合傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點特性和位置信息,提出了一種基于連通支配集的傳感器網(wǎng)絡(luò)定向傳播模型,以及一種基于“域”的分布式數(shù)據(jù)匯聚模型DDAM(distributed data aggregation model).DDAM把傳感器網(wǎng)絡(luò)按“域”劃分來構(gòu)建連通核,傳感節(jié)點只需在連通核中尋徑,因而可明顯減少尋徑時間復(fù)雜度并且具有更好的分布性;然后在該定向傳播與數(shù)據(jù)匯聚模型基礎(chǔ)上,考慮傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)特性及小波變換在流數(shù)據(jù)壓縮方面的良好性能,提出了一種基于區(qū)間小波變換的混合熵數(shù)據(jù)壓縮方法.理論分析和實驗仿真結(jié)果表明:對比傳統(tǒng)的DC算法-DD路由算法相結(jié)合的算法,新算法能對傳感器網(wǎng)絡(luò)中的流數(shù)據(jù)進行有效壓縮,可更大程度地降低傳感器節(jié)點
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