[发明专利]一种基于稀疏化处理的移动节点监测数据序列压缩方法有效
申请号: | 201810407513.2 | 申请日: | 2018-05-02 |
公开(公告)号: | CN108810553B | 公开(公告)日: | 2021-01-12 |
发明(设计)人: | 严军;范欢欢 | 申请(专利权)人: | 上海大学 |
主分类号: | H04N19/70 | 分类号: | H04N19/70;H04N19/172 |
代理公司: | 上海上大专利事务所(普通合伙) 31205 | 代理人: | 陆聪明 |
地址: | 200444*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于稀疏化处理的移动节点监测数据序列压缩方法。本方法包括序列稀疏化处理和稀疏序列编码两个过程。根据移动节点监测数据之间存在的时间相关性以及序列局部时间相关性强于整体时间相关性,引入序列相关性重排和差分运算消除相邻监测数据之间时间冗余,通过前缀偏移编码和相邻位异或运算对数据进行稀疏化处理,再通过稀疏编码进一步去除序列中的冗余。本方法能有效地减少无线通信数据量,降低移动节点能耗,延长移动节点使用周期。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 稀疏 处理 移动 节点 监测 数据 序列 压缩 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于稀疏化处理的移动节点监测数据序列压缩方法,其压缩过程包含序列稀疏化处理和稀疏序列编码两个过程,具体实现步骤如下:a)序列稀疏化处理(a‑1)、移动节点根据传输数据帧格式,获取本次上传周期内序列采集次数m和单次采集序列中变量个数n,构建初始序列矩阵A;(a‑2)、对初始序列矩阵A进行转置操作,得到的转置矩阵称为相关性重排矩阵AT;(a‑3)、对相关性重排矩阵AT中的行向量Vi,记录最小值vmin,将行向量Vi中每个元素和最小值做差分处理,得到差分重排行向量Di,将最小值作为Di的第一个元素;(a‑4)、依次对采集次数m、变量个数n和Di中元素进行前缀偏移编码;对于数据d,满足:c020+c121+…+cm2m<d<c020+c121+…+cn2n,其中0≤ci≤3且当ci>0时,ci‑1=3;前缀码长度
计算起始数据
和偏移码长度![]()
偏移量ds=d‑Cpstart,偏移码Cs为Ls位ds的二进制编码,数据d的前缀偏移编码即为前缀码Cp和偏移码Cs的组合码;(a‑5)、从前缀偏移编码序列第二位开始,依次和前一位做异或运算,获得稀疏二进制编码;b)稀疏序列编码(b‑1)、获取稀疏序列长度n和非零元素个数k;(b‑2)、根据n和k计算序列分组长度L和分组编码位数i,其中,![]()
(b‑3)、用2位二进制记录编码信息:00,01,10,11分别表示编码位数i为2,3,4,5位;(b‑4)、稀疏序列编码初始化编码位置pStart,读取长度为L的序列进行编码,若此时未编码序列长度小于L则读完剩余序列;若本次读取的序列为L位全零序列,标记位为0,码本位为空,本序列所对应的最终编码为0,pStart=pStart+L;若本次读取的序列不为全零序列,首先将标志位置1,并根据序列首个非零位置p记录对应码字,将移动编码位置移动到首个非零位的下一位:pStart=pStart+p+1。
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