论文研究基于空间相关性与灰色模型的WSN数据压缩方法.pdf

针对目前无线传感器网络（WSN）数据压缩方法的计算复杂度高、压缩效率和数据恢复准确率较低的情况，提出基于簇头-基站分离式结构的WSN数据压缩方法。该方法在WSN的单层分簇结构的基础上，要求感知节点将采集的原始数据分段发送，采用原有WSN数据压缩方法对簇头节点接收的数据进行空间相关性压缩，在基站采用灰色模型进行数据恢复。另外，通过实验分析灰色模型与灰色马尔可夫链模型对数据的恢复效果，给出算法最优模型与段长。仿真结果表明，提出的方法相比传统线性回归方法在较高压缩效率时可显著提高数据恢复精度。