Sammanfattning av denna webbsida: Trådlösa sensornätverk (WSN:er) har i stor utsträckning använts för att övervaka miljön, och sensorer i WSN:er är vanligtvis strömbegränsade. Eftersom inre-node kommunikation förbrukar det mesta av kraften, effektiva datakomprimeringssystem behövs för att minska dataöverföringen för att förlänga livslängden för WSNs. I detta dokument föreslår vi en effektiv datakompressionsmodell för att aggregera data, som bygger på rumslig klusterbildning och huvudkomponentanalys (PCA). För det första grupperas sensorer med en stark temporal-spatial korrelation i ett kluster för vidare bearbetning med ett nytt måttmått för likhet. Därefter aggregeras sensordata i ett kluster i klusterhuvudets sensorknutpunkt, och en effektiv adaptiv strategi föreslås för valet av klusterhuvud för att spara energi. Slutligen tillämpar den föreslagna modellen huvudkomponentanalys med en felbunden garanti för att komprimera data och behålla den definitiva variansen samtidigt. Datorsimuleringar visar att den föreslagna modellen i hög grad kan minska kommunikationen och få ett mindre genomsnittligt kvadratfel än andra PCA-baserade algoritmer.
I Ref, den föreslagna modellen använder rumslig nod klustring samt den viktigaste komponentanalys (PCA) för att komprimera de insamlade data.
An Efficient Data Compression Model Based on Spatial Clustering and Principal Component Analysis in Wireless Sensor Networks
{'venue': 'Sensors', 'journal': 'Sensors', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}