WSN中基于多級(jí)算術(shù)編碼的溯源數(shù)據(jù)壓縮方法.pdf

1、在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Network，WSN）中，溯源數(shù)據(jù)（Provenance）是評(píng)估數(shù)據(jù)可信性的重要依據(jù)之一，Provenance記錄了一個(gè)數(shù)據(jù)包從產(chǎn)生至被傳輸至基站（BS）途經(jīng)的全部節(jié)點(diǎn)以及在這些節(jié)點(diǎn)上對(duì)數(shù)據(jù)的相關(guān)操作。因此Provenance的大小會(huì)隨著數(shù)據(jù)包傳輸路徑長度的增長而迅速膨脹。目前，在WSN中采用基于傳統(tǒng)算術(shù)編碼的Provenance壓縮方法雖然能有效地解決上述問題，但當(dāng)WSN的規(guī)模較大時(shí)

2、，采用此類方法的Provenance壓縮效率較低、而且BS的計(jì)算負(fù)載較大。
　　有鑒于此，本文提出了一種基于算術(shù)編碼的無損多級(jí)Provenance壓縮方法，通過對(duì)WSN進(jìn)行分簇組織，一方面可以獲得較高的壓縮比率、另一方面能有效降低BS在解壓縮Provenance時(shí)的計(jì)算負(fù)載。
　　本文的主要工作包括以下幾點(diǎn)：
　?。?）在WSN分簇組織方法的基礎(chǔ)上，提出了一種分布式的基于多級(jí)算術(shù)編碼的Provenance壓縮方法，相對(duì)

3、于現(xiàn)有的方法獲得了較高的Provenance壓縮比，且有效降低了由此導(dǎo)致的BS計(jì)算負(fù)載；
　?。?）對(duì)任意給定的WSN，給出了不同分簇方法與WSN中Provenance平均大小的函數(shù)關(guān)系，證明了在Provenance壓縮傳輸?shù)倪^程中WSN最優(yōu)分簇的存在性；
　　（3）采用了輕量級(jí)的方法保護(hù)Provenance壓縮傳輸?shù)陌踩?，并由此兼顧了在WSN中節(jié)省能耗的要求；
　?。?）通過理論分析、基于TinyOS的軟件仿真，以