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《西南交通大学》 2007年
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基于小波分解的DVS在无线传感器网络的应用

陈欢  
【摘要】: 无线传感器网络是由大量部署在观测环境中或附近的微型廉价低功耗的传感器节点通过无线通信方式形成的多跳网络系统。传感器节点一般由电池供电,且不易更换,为了最大限度节约能源的使用,使无线传感器网络使用寿命延长,针对无线传感器网络的节点在运行状态提出了基于小波的动态电压调度(DVS)算法。 第一次提出了小波、卡尔曼和自回归联合预测算法使用在动态电压调度上,根据处理器频率的离散化对频率电压状态进行划分,然后由小波、卡尔曼和自回归联合对下一个周期的任务量进行预测,由预测结果计算相应的累积概率,再根据累积概率决定进入何种频率电压状态,最后计算传感器在单个周期内消耗的能量。预测的结果越准确,就能进入相应的最佳频率电压状态,动态电压调度效果会越好,节能效果更好。 在数据的预测中,首先用小波将传感器接收到的任务量数据分解到不同的尺度(频率)空间,在原尺度对小波系数重构后,再对各个小波系数分量分别进行预测,高频数据用卡尔曼进行预测,低频空间用自回归进行预测。将各频率分量的预测结果综合得到原数据的预测值,然后根据预测值使传感器节点准确进入相应的频率电压状态,使较小任务量进入较小操作频率等级的状态,从而减少了节点在周期内的能量消耗。 仿真实验结果表明,这种方法有效的减少不必要的能量消耗,节约了能量,达到有效延长传感器的工作寿命的目的。
【学位授予单位】:西南交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP212.9;TN929.5

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【参考文献】
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