隨著嵌入式終端和新一代通信技術(shù)的發(fā)展,物聯(lián)網(wǎng)作為未來(lái)普適計(jì)算的載體,其應(yīng)用前景已在智能家居、智慧城市等領(lǐng)域展露頭角。未來(lái)物聯(lián)網(wǎng)將實(shí)現(xiàn)人、機(jī)、物的信息共享,促進(jìn)信息世界與物理世界更加緊密的深度融合。目前,物聯(lián)網(wǎng)中很大一部分設(shè)備因其移動(dòng)性或部署地理位置原因,不得不采用電池供電。對(duì)于這部分物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備而言,能量消耗便成為了物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)首要關(guān)注的問(wèn)題。隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模增大,網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)越來(lái)越多,且單個(gè)節(jié)點(diǎn)感知的信息越來(lái)越豐富,整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的信息量急劇增長(zhǎng)。有限的物理資源與快速增長(zhǎng)的感知數(shù)據(jù)之間的矛盾成為這類低功耗協(xié)同感知網(wǎng)絡(luò)中亟待解決的問(wèn)題。另一方面,隨著物聯(lián)網(wǎng)在各行各業(yè)的廣泛應(yīng)用,用戶的服務(wù)需求也越來(lái)越復(fù)雜多樣,未來(lái)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展要求網(wǎng)絡(luò)承載個(gè)性化、智慧化的服務(wù)。當(dāng)前,基于不同業(yè)務(wù),人們可能在同一區(qū)域內(nèi)部署多個(gè)物聯(lián)網(wǎng),這種情況造成了資源重復(fù)建設(shè)和資源利用率低下�；谏鲜龃嬖诘膯�(wèn)題,本文進(jìn)行了相關(guān)研究:針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)中的感知數(shù)據(jù)具有冗余性、海量性的特點(diǎn),研究了去數(shù)據(jù)壓縮和去冗余方案,旨在降低網(wǎng)絡(luò)內(nèi)數(shù)據(jù)量,延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生命周期。同時(shí),為了提高網(wǎng)絡(luò)物理資源利用率和提供多元化服務(wù),本文還研究了物聯(lián)網(wǎng)的虛擬化問(wèn)題。... 

【文章來(lái)源】：西南大學(xué)重慶市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：136 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

信號(hào)壓縮編碼采樣、傳輸、解碼的過(guò)程對(duì)比:Nyquist方法與壓縮感知方法。

全文組織結(jié)構(gòu)圖如下圖所示。1.發(fā)明創(chuàng)造名稱:一種認(rèn)知Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)中分布式載波及功率分配算法(201410508135.9),申請(qǐng)日期:20140928

RX是信源X的編碼率,RY是信源Y的編碼率,H(X|Y)和H(Y|X)是條件熵,H(X,Y)是聯(lián)合熵。上述公式說(shuō)明了兩個(gè)信源獨(dú)立編碼速率要大于其對(duì)應(yīng)的條件熵,且編碼速率之和要大于聯(lián)合熵。圖2.1顯示了Slepian-wolf定理規(guī)定的編碼速率約束。綠色部分是在采用獨(dú)立編碼/解碼方案時(shí),X和Y的最低編碼速率所圍成的區(qū)域。藍(lán)色斜紋部分是在分布式編碼方案下,兩個(gè)信源最低編碼速率所圍成的區(qū)域。從圖中可以觀察到:相對(duì)獨(dú)立編解碼方案,分布式信源編碼使得兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的編碼速率下限被降低。這說(shuō)明采用分布式編碼方案可以減少節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]An Efficient Multidimensional Fusion Algorithm for IoT Data Based on Partitioning[J]. Jin Zhou,Liang Hu,Feng Wang,Huimin Lu,Kuo Zhao.  Tsinghua Science and Technology. 2013(04)



本文編號(hào)：3284985