Abstract-This paper presenterar en datakomprimeringsalgoritm med felbundna garanti för trådlösa sensornätverk (WSNs) med hjälp av komprimerande neurala nätverk. Den föreslagna algoritmen minimerar datastockningar och minskar energiförbrukningen genom att utforska spatiotemporala korrelationer mellan dataprover. Funktionen adaptive rate-snedvridning balanserar den komprimerade datastorleken (datahastigheten) med den erforderliga felbundna garantin (förvrängningsnivån). Denna kompression minskar belastningen på energi och bandbredd resurser samtidigt samla WSN data inom tolerabla felmarginaler, vilket ökar skalan av WSNs. Algoritmen utvärderas med hjälp av verkliga datauppsättningar och jämförs med konventionella metoder för tidsmässig och rumslig datakomprimering. Den experimentella valideringen visar att den föreslagna algoritmen överträffar flera befintliga WSN-datakomprimeringsmetoder när det gäller komprimeringseffektivitet och signalrekonstruktion. Dessutom visar en energianalys att komprimera data kan minska energiutgifterna, och därmed utöka livslängden med flera veck. Index Terms-förlorade data kompression, fel bunden garanti, komprimera neurala nätverk, Internet av saker.
Alsheikh m.fl. REF presenterade en datakomprimeringsalgoritm med felbunden garanti, där ett trelagers neuralt nätverk användes för att extrahera funktionen hos data.
Rate-distortion Balanced Data Compression for Wireless Sensor Networks
{'venue': 'IEEE Sensors Journal, vol. 16, no. 12, pp. 5072-5083, June15, 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}