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WSNs中基于小波的压缩数据收集算法研究的中期报告
1.研究背景与目的
随着无线传感器网络（WSNs）在各个领域的广泛应用，数据收集成为了一个重要的问题。由于节点间通信能力、能源限制和网络带宽的限制，数据压缩在WSNs中变得尤其重要。小波变换具有良好的信号分析性能和压缩率，因此已被广泛应用于分布式传感器网络中的压缩数据收集。本研究旨在提出一种基于小波的压缩数据收集算法，以提高网络的能量效率和数据传输性能。
2.已有工作的综述
目前，已有一些基于小波的压缩数据收集方法被提出。其中一些方法采用了静态小波变换来压缩数据，在此基础上提出了不同的数据收集机制。但是，静态小波变换通常需要一定的计算量和存储空间，因此不能适用于资源受限的WSNs。为了克服这个问题，一些基于动态小波变换的方法被提出，这些方法能够实现在有限的计算和存储资源下高效地实现数据收集。但是，这些方法仍然存在一些局限性，如压缩比不够高、能耗大等问题，需要进一步改进。
3.研究思路及预期成果
本研究的思路是结合边缘计算和小波变换，在节点本地进行数据压缩，然后将压缩后的数据与其他节点一起传输。具体来说，将数据分为不同的小波子带，通过对不同子带进行可逆压缩，提高数据压缩率。此外，为了减少节点的计算和通信开销，本研究还将采用一些分布式优化策略，在数据收集中实现全局最优。
预期成果是提出一种高效的基于小波的压缩数据收集算法，实现在WSNs中高效地收集和传输数据，具有高压缩比和低能耗的特点。在实验验证中，本研究将对提出的算法进行性能评估，与现有方法进行比较，并将在不同场景下进行测试和分析。