《无线传感器网络中的小波方法》PDF下载

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  • 作  者:周四望编
  • 出 版 社:长沙:湖南大学出版社
  • 出版年份:2011
  • ISBN:9787566701008
  • 页数:246 页
图书介绍:本书第一次系统研究无线传感器网络环境下的小波分析方法问题,探讨了适用于无线传感器网络的小波变换模型;提出了分布式小波变换、节省存储的渐进小波变换、不规则小波变换和多小波变换,以处理存在于传感数据间的时间相关性、空间相关性和多模相关性;针对无线传感器网络通信带宽有限以及无线信道不稳定的特征,初步研究了压缩率自适应和鲁棒小波压缩方法。

第1章 无线传感器网络概述 1

1.1传感器网络的特点 1

1.2传感器节点技术 3

1.3传感器网络模型 4

1.3.1传感器网络工作模式 4

1.3.2数据传输模型 5

1.3.3两层传感器网络模型 7

1.4传感器网络协议栈 8

1.4.1协议栈分层 8

1.4.2 LEACH协议 9

1.4.3 PEGASIS协议 11

1.5数据降维技术 13

1.5.1网内数据挖掘 13

1.5.2网内数据压缩 16

1.5.3压缩感知 18

1.5.4小波数据压缩 19

1.6小结 21

第2章 小波分析的基本理论 22

2.1小波变换与多分辨分析 22

2.1.1小波函数和小波变换 22

2.1.2多分辨分析 24

2.2尺度和小波函数的性质 26

2.2.1正交和双正交 27

2.2.2对称性 27

2.2.3支撑长度 28

2.2.4消失矩 29

2.2.5正则性 29

2.3 Mallat算法 30

2.3.1 Mallat分解 30

2.3.2 Mallat重构 31

2.3.3 Mallat算法 32

2.3.4 Haar小波示例 33

2.4多小波理论 35

2.4.1多小波的产生 35

2.4.2多小波理论的主要结果 35

2.5小波数据压缩 40

2.5.1小波阈值 40

2.5.2小波量化 41

2.5.3小波编码 43

2.6小结 43

第3章 传感器网络小波变换模型 44

3.1引言 44

3.2分簇传感器网络小波路由模型 45

3.3基于逻辑映射的小波变换模型 47

3.3.1基于逻辑映射的小波变换 47

3.3.2示例 50

3.4基于虚拟网格的分布式小波变换模型 53

3.4.1虚拟网格 53

3.4.2基于虚拟网格的环模型和链模型 54

3.4.3基于链模型的分布式小波变换示例 56

3.5传感器网络中的小波边界效应 58

3.6小结 61

第4章 分布式小波变换 62

4.1引言 62

4.2基于环模型的分布式时-空小波变换 64

4.2.1分布式时-空小波变换 64

4.2.2 DB2小波示例与分析 68

4.2.3性能分析 69

4.2.4实验与分析 72

4.3基于链模型的分布式小波变换 74

4.3.1最佳传感器节点序列选择 75

4.3.2基于链模型的分布式小波变换 76

4.3.3实验与分析 78

4.4小结 80

第5章 分布式最优小波变换 81

5.1引言 81

5.2分布式最优小波变换 84

5.2.1基于混合分解的分布式小波变换 84

5.2.2自适应小波变换 88

5.2.3讨论 89

5.3压缩算法的性能评价模型 90

5.4模拟实验 90

5.4.1分布式时-空小波压缩变换性能评价 91

5.4.2分布式最优小波变换性能评价 92

5.5小结 95

第6章 渐进小波变换 97

6.1引言 97

6.2数据相关性模型 99

6.3存储有效的渐进小波变换 99

6.3.1基于环模型的渐进小波变换 100

6.3.2基于覆盖重叠的渐进小波变换 102

6.3.3讨论 107

6.4基于虚拟节点的簇头间渐进数据传输方法 108

6.4.1虚拟节点 108

6.4.2簇头间的渐进数据传送算法 108

6.5算法分析与实验 111

6.5.1算法性能(复杂度)分析 111

6.5.2模拟实验 112

6.6小结 114

第7章 不规则小波变换 115

7.1引言 115

7.2不规则Haar小波变换 117

7.3基于数据重要性的不规则小波处理方法 120

7.3.1簇内不规则数据处理方案 121

7.3.2 Sink数据处理方案 123

7.4模拟实验 124

7.4.1数据重构性能 125

7.4.2 IWV和IWvV比较 126

7.5小结 128

第8章 压缩率自适应的小波压缩方法 129

8.1引言 129

8.2重构精度评价指标 130

8.3小波压缩中的小波系数选择、量化和编码 131

8.4高频系数选择方法 133

8.4.1高频系数选择算法 133

8.4.2示例 134

8.5基于坡度误差树的Haar小波系数选择方法 135

8.5.1 Haar小波分解与重构 135

8.5.2坡度误差树 136

8.5.3小波系数选择算法 138

8.5.4小波系数选择示例 139

8.6实验与分析 139

8.7小结 141

第9章 小波多模数据压缩方法 143

9.1引言 143

9.2预备知识 145

9.3基于相关度的小波多模压缩算法 147

9.3.1地理成簇 147

9.3.2算法的主要实现 147

9.3.3模拟实验与分析 151

9.4多小波多模数据压缩方法 154

9.4.1多小波变换预处理 155

9.4.2多小波变换 157

9.4.3多小波系数编码 160

9.4.4仿真实验分析 162

9.5小结 165

第10章 鲁棒小波压缩方法 167

10.1引言 167

10.2数据压缩中的报头信息处理问题 168

10.3数据压缩中的丢包问题 172

10.4鲁棒小波压缩方法 175

10.4.1报文序号和节点ID处理 175

10.4.2二元编码 176

10.4.3数据还原 178

10.5实验仿真与分析 179

10.5.1实验环境 179

10.5.2实验比较与分析 180

10.6小结 182

第11章 小波压缩OMNeT+模拟系统 183

11.1模拟系统总体架构 183

11.1.1 OMNeT+++简介 183

11.1.2模拟系统架构 185

11.2网络协议 186

11.2.1报文结构 187

11.2.2报文生成与传输 190

11.3小波数据压缩 191

11.3.1小波变换实现 192

11.3.2编码和解码 193

11.4性能统计 196

11.4.1能耗 196

11.4.2延时 197

11.4.3压缩比 198

11.4.4均方差(MSE) 198

11.4.5性能统计的数据库设计 200

11.5小结 203

第12章 小波压缩原型系统 204

12.1引言 204

12.2网络环境 205

12.3系统总体架构 206

12.4小波数据压缩层 207

12.4.1数据采集 208

12.4.2集中式成簇路由协议 211

12.4.3平面路由LEPS协议 212

12.4.4基于LEPS的混合路由协议实现 215

12.4.5小波数据压缩方法 218

12.5通用中间层 225

12.5.1设计架构 225

12.5.2串口通信数据帧格式 227

12.5.3消息(数据报文)结构 228

12.6监控管理层 229

12.7后台数据库 230

12.8小结 232

参考文献 234