7、传感器网络中的数据采样控制与压缩技术解析

传感器网络中的数据采样控制与压缩技术解析

1. 传感器网络概述

随着数字电子、微处理器和无线技术的进步，小型且廉价的传感器得以广泛应用，推动了大规模传感器网络的发展。传感器网络集成了传感、计算机、分布式信息处理和通信技术，可用于收集、监测和处理特定区域的信息。

传感器网络具有诸多优势，可在军事、环境监测、交通、安全监控等领域发挥重要作用。然而，传感器网络也面临着一些挑战，如节点的处理、存储和通信能力有限，网络拓扑结构易变，通信可靠性弱，电源受限，观测数据不准确等。

2. 相关工作

在传感器网络中，节能是重要的优化目标。为了延长网络寿命，许多研究提出了不同的方法：
- 聚类方法 ：S. Madden和Yao.Y提出的聚类方法通过构建聚合树，在非叶子节点向其父节点传输数据前进行数据聚合，减少了通信成本，同时提高了查询结果的准确性。
- TAG查询处理 ：以基站为根节点构建查询树，节点将子树数据与自身数据结合后传输给父节点。但节点失效和通信线路故障会影响聚合结果，尤其是靠近根节点的故障影响更大。
- Olson的容错处理 ：在中央数据流处理器上处理连续查询，通过设置过滤器动态分配容错限制，但该方法为集中式处理，无法直接应用于传感器网络。
- 近似查询处理 ：Mohamed.A等通过在传感器上设置过滤器实现近似查询处理；A. Deligiannakis等将使用过滤器减少传输成本的思想扩展到传感器网络，通过增加容错阈值和使用残差方案节省了能量和网络带宽。
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