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基于动态数据压缩的能量采集无线传感网络数据收集优化
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针对能量采集无线传感网络（ WSN）中的数据收集优化问题，考虑传感器节点能量采集的时空变化特性，提出一种基于节点动态采样速率和数据压缩的策略，以实现网络中采样数据总量的最大化。首先，提出一种根据节点的邻居信息决定其最优压缩策略的本地压缩算法，基于节点在数据汇聚树中的拓扑位置考虑其数据接收和转发能耗，逐渐增加其采样速率直到其总能耗到达采集能耗阈值。接着构造网络性能的全局优化问题并提出一种启发式的算法，通过迭代求解线性规划问题计算最优的采样速率和压缩策略。实验结果表明，与现有的自适应传感和压缩率选择方案相比，所提出的两种数据收集优化算法能够维持更加稳定的传感器节点电量水平并实现更高的网络性能。
无线传感网络（ Wireless Sensor Network．WSN）在环境监测、自然灾害监测等方面有着广泛应用前景。为维持无线传感器网络的长久运行，通过引入能量采集（ Energy Harvesting）技术，可以为传感节点配备可充电电池和能量采集模块，从而使其拥有从周围的环境中采集能量（如风能、太阳能、电磁能等）的能力。
不同于移动无线通信网络中所关注的服务质量问题，无线传感网络是以数据为中心的网络，大部分节点需要通过多跳传输将数据传送至网关（ sink）节点，由于靠近sink的传感器节点需要转发更多的数据，其耗能就多于远离sink的传感节点，从而造成能量空洞问题。5 0。解决该问题的方法之一是采用数据压缩技术，即通过压缩数据减少瓶颈节点的负担。
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