首先，我们考虑了在无线传感器网络中，基于 Slepian-Wo编码定理的，能量最小化的分簇问题，该问题的目标函数是：最小化网络数据传输的总能耗。为了解决这一最优化问题，我们提出了基于 Slepian-wo编码定理的能量有效的分簇算法（SWEEC），该算法以解决图论中的最小重量集覆盖问题（MwSC）的启发式算法为基础。我们所提出的分簇算法，在簇头选举中，考虑了节点间数据的相关结构以及簇头到汇聚节点的距离两个因素。利用该算法，对数据有更大的压缩且距离汇聚节点更近的节点当选簇头的可能性较大。仿真结果表明，和现存的分簇算法相比较，我们提出的算法能够大大降低数据传输的总能耗，从而提高网络的能量效率。
其次，我们考虑了在无线传感器网络中，基于熵编码的，能量最小化的相关数据路由问题，该问题的目标函数同样是：最小化网络数据传输的总能耗。针对这+最优化问题，我们提出了基于熵编码的混合压缩路由算法。我们提出的算法同时考虑了节点数据的相关结构以及节点的路径代价值。具体而言，对于远离汇聚节点的节点，我们利用基于编码的算法决定其下一跳节点；对于靠近汇聚节点的节点，我们利用最短路径算法决定其下一跳节点。仿真结果表明，和最短路径算法比较，我们提出的算法能够降低网络中数据的传输能耗以及数据传输量。
除此之外，本文还研究了基于 Slepian-Wo码定理的最优码率分配问题，该问题的目标函数是：最小化网络数据传输的能耗。针对这一最优化问题，我们在相应集中式算法的基础上，提出了相应的分布式算法，该分布式算法对集中式算法进行了相应的调整。仿真结果表明，和集中式算法比较，我们提出的分布式算法极大地降低了算法的计算复杂度，当然，其付出的代价就是使得分布式算法在网络数据传输总能耗这一指标上，性能有所下降。
资源简介：首先，我们考虑了在无线传感器网络中，基于 Slepian-Wo编码定理的，能量最小化的分簇问题，该问题的目标函数是：最小化网络数据传输的总能耗。为了解决这一最优化问题，我们提出了基于 Slepian-wo编码定理的能量有效的分簇算法（SWEEC），该算法以解决图论中...
上传时间： 2021-11-28
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上传时间： 2022-09-01
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上传时间： 2021-10-09
上传用户：二虎125
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上传时间： 2021-11-10
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上传时间： 2021-11-08
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上传用户：NRC181
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上传时间： 2021-01-24
上传用户：hktxt
