基于 LTC 算法的无线传感器网络

无线传感器网络

介绍

无线传感器网络(WSNs)对于环境科学、水资源、生态系统、结构健康和医疗保健应用等领域的持续监测极为 重要。在这种应用中，监测传感器网络中的大量观测数据 需要传输到数据汇进行分析

挑战

建设大规模的无线传感器网络(网络)与实用性的发展机制,使网络运营 的时间太长,仅仅依靠有限的能量,可以存储在无线传感器节点或收获。 数据通信是消耗网络能量储备的主要因素，如何减少传感器节点传输的信息量是一个非常重要的问题。 减少网络中数据通信的一种有效方法是对信息进行局部压 缩 传播。

基于 LTC 算法的无线传感器网络数据压缩应用

问题 ：无线传感器网络本质上受到尘粒有限的电池功率和网络带宽的限制

本文的主要思想 ：是展示如何使用采集树协议(CTP)等数 据压缩应用，将数据从不同的传感器节点收集到根节点，以增加网络的生命周期。

提出：轻量级时间压缩（LTC）

TinyOS

TinyOS 简介

TinyOS是 UC Berkeley（加州大学伯克利分校）开发的开放源代码操作系统，专为嵌入式无线传感网络设计，操作系统基于构件（component-based）的架构使得快速的更新成为可能，而这又减小了受传感网络存储器限制的代码长度。Tiny OS是一个具备较高专业性，专门为低功耗无线设备设计的操作系统，主要应用于传感器网络、普适计算、个人局域网、智能家居和智能测量等领域。

TinyOS 链接

TinyOS 特性

• 相对于主流操作系统成百上千MB的庞大体积来说，Tiny OS显得十分迷你，只需要几KB的内存空间和几十KB的编码空间就可以运行的起来，而且功耗较低，特别适合传感器这种受内存、功耗限制的设备。
• Tiny OS本身提供了一系列的组件，包括：网络协议、分布式服务器、传感器驱动及数据识别工具等，使用者可以通过简单方便的编制程序将多个组件连接起来，用来获取和处理传感器的数据并通过无线电来传输信息。
• Tiny OS在构建无线传感器网络时，通过一个基地控制台控制各个传感器子节点，聚集和处理各子节点采集到的信息。Tiny OS只要在控制台发出管理信息，然后由各个节点通过无线网络互相传递，最后达到协同一致的目的。

TinyOS 应用

• Tiny OS是一个开源的操作系统，所有人都可查看和修改Tiny OS的源代码，参与到Tiny OS及配套软件的开发，并应用到商业和工业领域中。在众多参与者的协作下，Tiny OS于2012年发布了的V2.1.2版本，并在2013年将Tiny OS上线到Github，供全球的参与者下载，平均下载量已经高达3.5万次/年。
• Tiny OS已经有很多产品，例如：用于神经信号接收、调解、显示的接收器、用于能源领域中的石油和气体监控、用于传感网络的控制和优化、用于无线传感网络进行健康监测等。
• TinyOS 是一款操作系统，旨在管理各种远程设备以及连接到 这些设备上的传感器的操作。TinyOS 还提供了一个网络栈， 允许尘粒组成一个特别的网络

TinyOS 组成

TinyOS的构件包括网络协议、分布式服务器、传感器驱动及数据识别工具。其良好的电源管理源于事件驱动执行模型，该模型也允许时序安排具有灵活性。TinyOS已被应用于多个平台和感应板中。

• TinyOS 操作系统、库和程序服务程序是用nesC写的
• nesC 是一种开发组件式结构程序的语言
• nesC 是一种C语法风格的语言，但是支持TinyOS的并发模型，以及组织、命名和连接组件成为健壮的嵌入式网络系统的机制
• nesC 应用程序是由有良好定义的双向接口的组件构建的
• nesC 定义了一个基于任务和硬件事件处理的并发模型，并能在编译时检测数据流组件

轻量级时间压缩（LTC）

介绍

当传感器采样时，由于噪声，它会产生一系列的读数。传感器制造商指定传感器的操作范围以及精度。轻量级时间压缩(LTC)设计用于在传感器精度以余量表示且误差概率分布均匀或未知的情况下压缩数据。

在 LTC 中，利用时间线性用于压缩数据。下图描述 了 LTC 算法。x 轴表示时间，y 轴表示值。

优缺点

优点

缺点

1. 当原始误差分布不均匀时，它可能会对原始误差分布进行卷积

场景

可扩展传感系统(ESS)是位于圣哈辛托山脉的一个正在开发中的系统。该项目主要是为科学家提供空间密集的 环境、生理和生态信息。ESS 主要关注植物和动物栖息地 的微气候等物理特征监测，包括地下根系观测和感知、根系附近土壤水分运动、地衣水化状况等。在 ESS 中，尘粒与气象感应板相连。

ESS 体系结构由三个部分组成:采样器、路由和网络内处理框架和查询处理器。采样器协调来自查询引擎的采样请求，并指派适当的传感器驱动程序收集数据。ESS 使用扩散公司的单相拉协议在微服务器之间进行传输。查询处理提供了大多数生态学家感兴趣的数 据。目前，查询处理器支持五种查询类型。随着新的查询类型的开发，查询处理器将得到扩展以支持它们。为了增加节点的生存期，查询处理器中添加了轻量级的时间压缩。

结论

• 提出了一种可调轻量级时间压缩方案(LTC)。
• 与其他压缩技术相比，该算法简单，存储空间小。
• 通过使用 LTC，可以将数据压缩到-20 到-1。在这种压缩方案的帮助下，有可能以高速率进行采样。
• LTC 算法主要针对 8 位 处理器的云母，没有处理浮点值的硬件。这将 LTC 的应用限制为仅压缩整数数据。像 LTC 这样的有损压缩方案通过识别和删除不必要的信息来减少比特数。在传输之前对数据进行压缩，可以显著减少资源使用，增加网络寿命。
• 长期目标是检查 LTC 的过滤能力噪音。对尘粒进行特征提取是很有用的。

引文

• A Data Compression Application for Wireless Sensor Networks Using LTC