基于分段线性回归的传感器网络数据压缩传输方法研究  

Data Compression Method with Piece-Wise Linear Regression in WSN

作　　者：张瑞瑞[1,2,3] 杜尚丰[1] 陈立平[2,3] 阚杰[4] 徐刚[2,3] 

机构地区：[1]中国农业大学信息与电气工程学院,北京100083 [2]北京农业智能装备技术研究中心,北京100097 [3]国家农业智能装备工程技术研究中心,北京100097 [4]首都师范大学信息工程学院,北京100048

出　　处：《传感技术学报》2015年第4期531-536,共6页Chinese Journal of Sensors and Actuators

基　　金：北京市自然科学基金项目(4121001);北京市农林科学院青年科研基金项目(QNJJ201217);国家863高技术研究发展计划项目(2012AA101901)

摘　　要：无线传感器网络通信带宽等十分有限,难以实现较大量数据传输。针对多参数传感器网络,通过提取基准参数数据集,并分段构建线性回归方程的方法,设计了一种适合多参数、较大数据量传感器网络网内数据的压缩传输算法。以某基地实际采样环境温度、空气相对湿度、土壤温度数据为研究对象,对算法压缩效率和数据恢复效果进行了分析。结果表明:对于空气相对湿度和土壤温度,恢复数据与原始数据均方根误差RMSE分别为3.87%、0.49℃时,整体数据压缩率可达51.9%,有效降低了数据传送量。Suffering from the limitation of bandwidth,WSN is confronting the challenge of big data transmission. By obtaining Base-data and constructing piece-wise linear regression equation,this paper proposed a data compression transmission algorithm for WSN with large data volume and strong correlation and redundancy multi-parameter. Taking environment temperature,relative air humidity and soil temperature data obtained by a WSN system located in Beijing Xiao Tangshan national demonstration base of precision agriculture as research object,we tested the compression and data recovery efficiency of the algorithm. Results show that data compression ratio is as high as 51.9%when the RMSE between restored data and raw data are 3.87% and 0.49 ℃,which brings an enormous reduction of the amount of data transmission.

关 键 词：传感器网络 数据融合 线性回归 相关分析 

分 类 号：TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术]