機會網路小波多分辨數據收集方法研究

《機會網路小波多分辨數據收集方法研究》是依託湖南大學，由周四望擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：機會網路小波多分辨數據收集方法研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：周四望
• 依託單位：湖南大學

中文摘要

機會網路的出現是移動Ad-hoc和無線感測器網路研究中最引人注目的進展，具有重要的理論意義和套用價值，數據收集是機會網路研究中的核心問題之一。在機會網路中，節點之間的通信鏈路以一定的機率存在，網路依賴節點移動帶來的通信機會實現數據的轉發；若沒有合適的轉發機會，節點就會存儲該信息。通信機會的斷續性和有限的存儲空間給機會網路數據收集帶來了具大的挑戰。本項目研究機會網路中的小波多分辨數據收集方法。針對節點生成的時間序列數據流，研究一種基於新鮮性的小波多分辨壓縮存儲算法，克服節點存儲限制；研究空間小波多分辨分層機制，基於解析度管理不同空間範圍的網路數據，節省網路存儲空間；在此基礎上，研究移動節點多分辨數據管理機制，通過建立虛擬格線環系列模型，將時-空數據集按新鮮性和空間位置映射至不同解析度的環系列，從而能夠充分利用短暫的通信機會，最終形成高效率的小波多分辨數據收集框架。

結題摘要

機會網路是感測器網路研究的深入與拓展，具有重要的理論意義和套用價值，基於小波多分辨的數據收據方法是本項目研究的核心內容。首先研究機會網路路由問題，提出基於歷史間隔的路由協定和多屬性擁塞避免的路由協定；然後研究面向數據傳輸的MAC協定，設計了一種快取-喚醒-轉發的異步通信模式，降低無線通信時串音帶來的能量消耗；接著研究小波多分辨數據收集問題，提出了一種存儲有效的小波漸進數據收集算法、誤差有界的小波數據收集方法、自適應小波多模壓縮算法、魯棒小波壓縮算法、不規則小波變換、分散式最優小波變換和壓縮率自適應的小波壓縮算法等，在節省節點存儲容量等資源的同時提高了數據收集的效率。針對大數據量的圖像傳輸問題，我們提出了小波塊壓縮感知圖像傳輸方法，通過多節點協作傳輸來減少網路傳輸耗能。考慮到機會網路和感測器網路中可能存在監測盲區的問題，我們提出了一種基於滑動領域的數據插值算法，利用空間相關性來估算數據收集時缺失的數據。在本項目的研究過程中，項目組成員發表了一批較高質量的學術論文、培養了博士研究生和碩士研究生，基本達到了預期的研究目標。