ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用2010，46（2）109无线传感器网络中的数据压缩研究———结合小波提升算法和差分机制夏永成1，陈黎黎2，陈曦1XIAYong-cheng1，CHENLi-li2，CHENXi11.长沙理工大学计算机与通信工程学院，长沙4101142.湖南大学计算机与通信工程学院，长沙4100821.Computer&CommunicationEngineeringInstitute，ChangshaUniversityofScience&Technology，Changsha410114，China2.SchoolofComputerandCommunication，HunanUniversity，Changsha410082，ChinaE-mail：xiayc2698@163.comXIAYong-cheng，CHENLi-li，CHENXi.Researchondatacompressioninwirelesssensornetworks—withwaveletliftingalgorithmanddifferencemechanism.ComputerEngineeringandApplications，2010，46（2）：109-112.Abstract：PerformthedataprocessinWirelessSensorNetworks（WSN）havegreatsignificant.Theliftingalgorithminwavelettrans－formationisintroducedfordatacompression.Thealgorithmovercomessuchdisadvantagesofthetraditionalwavelettransformationasheavycalculationandtime-consuming.Tochangethemalpracticethattheexistingmechanismsdonotconsiderationforthetimeper－tinenceindata，thispaperproposesanewdatatransmissionmechanism—DifferenceMechanism.Itremovestheredundantdatafromitssource，decreasesthedataneededfortransmission.ThesimulationresultshowsthattheliftingalgorithmanddifferencemechanismcaneliminatetheredundantdatainWSNefficiently.ItgreatlydecreasestheenergyconsumingandprolongsthelifecycleofWSN.Keywords：waveletliftingalgorithm；datacompressing；differencemechanism；WirelessSensorNetworks（WSN）摘要：对无线传感器网络中的数据进行处理具有重要意义。引入小波变换中的提升算法对数据进行压缩处理，克服传统的小波变换方法计算量大，耗时较长的缺点。针对现有机制没有考虑到数据的时间相关性的缺陷，提出一种全新的数据发送机制———差分机制，从源头上消除冗余数据，减少数据发送量。实验表明，采用提升算法和差分机制能够有效去除无线传感器网络的冗余数据，降低节点的能量消耗，延长整个网络的生命周期。关键词：小波提升算法；数据压缩；差分机制；无线传感器网络DOI：10.3778/j.issn.1002-8331.2010.02.034文章编号：1002－8331（2010）02-0109-04文献标识码：A中图分类号：TP393近年来，随着技术的发展和成本的下降，出现了融感知能为此，研究高效的数据压缩机制对传感器网络而言具有重力、计算能力和通讯能力于一体的微型传感器。以这些微型传要的意义。文献[4]基于传感器节点的位置信息，提出了基于连感器作为节点构成一个大规模的网络，可在检测区域内对监测通支配集的传感器网络定向传播模型，采用了一种基于区间小对象进行实时监测，其应用前景非常广泛[1-3]。传感器网络的主波变换的混合熵数据压缩方法，它采用Mallat分解算法来实现要目的是收集从目标区域监测到的原始数据，用尽可能少的能数据压缩。量将所感兴趣的数据在有限的时间内传到控制台。无线传感器文献[5]提出的基于5/3小波提升方案和文献[6-7]提出的