無線傳感網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)壓縮方法

劉 濤

（阜陽職業(yè)技術(shù)學(xué)院工程科技學(xué)院，安徽阜陽 236031）

0 引 言

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)能夠很好地實(shí)現(xiàn)人們對(duì)于監(jiān)測(cè)對(duì)象的遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)控，在現(xiàn)代社會(huì)多個(gè)領(lǐng)域中有著廣闊的發(fā)展前景，但由于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的計(jì)算、存儲(chǔ)能力及電源能量、通信寬帶有限，同時(shí)節(jié)點(diǎn)內(nèi)及各節(jié)點(diǎn)間存在著嚴(yán)重的冗余數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)傳輸需要消耗大量的能量，影響到網(wǎng)絡(luò)的使用壽命，不利于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，因此必須在數(shù)據(jù)傳輸前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理，以消除冗余，降低能量消耗。關(guān)于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)壓縮方法國(guó)內(nèi)外有較多的研究，但多數(shù)研究仍是基于傳統(tǒng)的壓縮方法提出的，在應(yīng)用中需要大量的采樣數(shù)據(jù)，不能很好地適應(yīng)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的要求，因此，有必要構(gòu)建一種新的采樣機(jī)制來實(shí)現(xiàn)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)壓縮。

1 無線傳感網(wǎng)絡(luò)概述

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSN）是以無線通信的方式將大量靜止或移動(dòng)的傳感器節(jié)點(diǎn)組合形成的一個(gè)多跳的自組織無線網(wǎng)絡(luò)，在網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域內(nèi)，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)可以感知、采集、處理和傳輸所有被感知對(duì)象的信息，并將經(jīng)過處理的信息最終傳送給網(wǎng)絡(luò)所有者，系統(tǒng)中類型眾多的傳感器可探測(cè)周邊環(huán)境的各種現(xiàn)象，如電磁、溫度、噪聲、光強(qiáng)度、壓力、速度方向等，在包括軍事、航空、防爆、醫(yī)療、工業(yè)、環(huán)境等在內(nèi)的多個(gè)領(lǐng)域中有著廣闊的應(yīng)用前景。

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)一般由傳感器節(jié)點(diǎn)（End Device）、匯聚節(jié)點(diǎn)（Router）、管理節(jié)點(diǎn)（Coordinator）組成，具有大規(guī)模、自組織、動(dòng)態(tài)性、集成化、以數(shù)據(jù)為中心、密集節(jié)點(diǎn)布置、協(xié)作執(zhí)行任務(wù)等特點(diǎn)［1－2］。傳感器由小容量電池供電，節(jié)點(diǎn)處理、存儲(chǔ)和通信的能力較弱，在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中，傳感器節(jié)點(diǎn)的主要任務(wù)是收集并處理本地的信息數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)、管理、融合其它節(jié)點(diǎn)傳送來的數(shù)據(jù)，協(xié)作其它節(jié)點(diǎn)完成一些特定任務(wù)；匯聚節(jié)點(diǎn)是用于連接傳感器與其它外部網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)關(guān)，節(jié)點(diǎn)處理、存儲(chǔ)和通信的能力相對(duì)更強(qiáng)，可以將更多的信息傳輸?shù)接?jì)算機(jī)中，并利用匯編軟件將信息轉(zhuǎn)換為匯編文件格式，分析傳感器節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)的機(jī)密信息，同時(shí)還可對(duì)程序代碼進(jìn)行修改，在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，匯聚節(jié)點(diǎn)主要負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)與外部網(wǎng)絡(luò)協(xié)議間的轉(zhuǎn)換，將無線傳感網(wǎng)絡(luò)收集的數(shù)據(jù)發(fā)布到外部網(wǎng)絡(luò)中，并將來自管理節(jié)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)任務(wù)傳送到傳感器節(jié)點(diǎn)中；管理節(jié)點(diǎn)是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中用于管理的部分，網(wǎng)絡(luò)所有者通過管理節(jié)點(diǎn)，可對(duì)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行動(dòng)態(tài)管理，訪問無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的資源。

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)

在實(shí)際應(yīng)用中，隨機(jī)部署在監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)部或附近的大量傳感器節(jié)點(diǎn)可通過自組織構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)，傳感器節(jié)點(diǎn)監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)以多跳的形式在各傳感器節(jié)點(diǎn)中傳輸，經(jīng)過多個(gè)節(jié)點(diǎn)的處理最終達(dá)到匯聚點(diǎn)，再經(jīng)由互聯(lián)網(wǎng)、衛(wèi)星通信網(wǎng)等外部網(wǎng)絡(luò)到達(dá)管理節(jié)點(diǎn)，用戶通過管理節(jié)點(diǎn)完成數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、融合等管理，實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的收集和監(jiān)測(cè)任務(wù)的發(fā)布。

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)大規(guī)模的特點(diǎn)使得其系統(tǒng)可以通過不同空間視角獲得信噪比更大的信息，覆蓋更大監(jiān)測(cè)區(qū)域；采集信息的分布式處理可減低對(duì)單個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)的精度要求；存在的大量冗余節(jié)點(diǎn)使系統(tǒng)容錯(cuò)性能更強(qiáng)。但隨著無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，節(jié)點(diǎn)不斷增加，系統(tǒng)中存在著嚴(yán)重的數(shù)據(jù)冗余，若直接傳輸則不僅無法充分利用有限的帶寬，還會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)存在較大的時(shí)延，影響到對(duì)監(jiān)測(cè)對(duì)象的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，同時(shí)，大量數(shù)據(jù)的傳輸會(huì)嚴(yán)重耗費(fèi)節(jié)點(diǎn)的能量，縮短整個(gè)系統(tǒng)壽命，因此，在數(shù)據(jù)傳輸前必須先對(duì)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進(jìn)行處理。而由于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)自身存在的計(jì)算能力弱、存儲(chǔ)空間小等特點(diǎn)，傳統(tǒng)的壓縮方法不適用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)壓縮中，因此，建立一種簡(jiǎn)單有效的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)壓縮機(jī)制，尋找數(shù)據(jù)壓縮方法十分必要。

2 無線傳感網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)壓縮算法

2.1 基于數(shù)據(jù)傳輸特性和封包結(jié)構(gòu)的壓縮算法

基于數(shù)據(jù)傳輸特性和封包結(jié)構(gòu)的壓縮算法中較為典型的有基于排序和基于管道的數(shù)據(jù)壓縮算法兩種。基于排序的數(shù)據(jù)壓縮算法是在傳感器聚合節(jié)點(diǎn)收到各個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)送來的數(shù)據(jù)后，按照數(shù)據(jù)排列順序與數(shù)據(jù)間的映射關(guān)系對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，完成數(shù)據(jù)壓縮；基于管道的數(shù)據(jù)壓縮算法是在傳感器聚合節(jié)點(diǎn)收到各個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)送來的數(shù)據(jù)后，將節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)整合為一個(gè)單一的數(shù)據(jù)包，在數(shù)據(jù)整合的過程中刪除冗余數(shù)據(jù)，該類算法相對(duì)較為簡(jiǎn)單，但未充分利用傳輸數(shù)據(jù)間的相關(guān)性，數(shù)據(jù)壓縮的效率較低［3］。

2.2 基于節(jié)點(diǎn)間數(shù)據(jù)相關(guān)性的壓縮算法

基于節(jié)點(diǎn)間數(shù)據(jù)相關(guān)性的壓縮算法是利用傳輸數(shù)據(jù)間存在的相關(guān)性對(duì)傳輸數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，相對(duì)于基于數(shù)據(jù)傳輸特性和封包結(jié)構(gòu)的壓縮算法來說這種算法的效率更高。目前有基于時(shí)空相關(guān)性、基于小波變換和分布式數(shù)據(jù)壓縮算法。

2.2.1 基于時(shí)空相關(guān)性的數(shù)據(jù)壓縮算法

基于時(shí)空相關(guān)性的數(shù)據(jù)壓縮算法基本思想是在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，各個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)之間存在著時(shí)間上的相關(guān)性，利用這一相關(guān)性可以從傳輸數(shù)據(jù)序列中提取部分可體現(xiàn)所有數(shù)據(jù)分布特性的子序列作為基礎(chǔ)信號(hào)，實(shí)現(xiàn)傳輸數(shù)據(jù)的壓縮，常用的方法有預(yù)測(cè)編碼技術(shù)和時(shí)間序列線性擬合技術(shù)。

預(yù)測(cè)編碼是根據(jù)離散信號(hào)間存在的關(guān)聯(lián)性，利用前一個(gè)或多個(gè)信號(hào)對(duì)下一個(gè)信號(hào)進(jìn)行預(yù)測(cè)，再對(duì)預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行編碼，通常若預(yù)測(cè)的較為準(zhǔn)確，則誤差就會(huì)很小，編碼所需要的比特少，即可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的壓縮，該方法可有效地降低網(wǎng)絡(luò)冗余信息，降低能量消耗，延長(zhǎng)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)壽命，但關(guān)于大數(shù)據(jù)量的圖像傳輸目前尚無研究［4－5］。

在實(shí)際監(jiān)測(cè)過程中，傳感器的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)在一個(gè)較長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)均保持著相對(duì)穩(wěn)定的趨勢(shì)，監(jiān)測(cè)對(duì)象信息的采集在時(shí)間上構(gòu)成一個(gè)時(shí)間序列。時(shí)間序列線性擬合技術(shù)即是根據(jù)采集數(shù)據(jù)在時(shí)間上的相關(guān)性，通過建立數(shù)據(jù)模型得到近似數(shù)據(jù)后進(jìn)行壓縮，利用近似數(shù)據(jù)代替原時(shí)間序列進(jìn)行傳輸，來降低網(wǎng)絡(luò)通信的能量消耗。目前有基于曲線擬合技術(shù)的流數(shù)據(jù)壓縮傳輸方法和基于一元線性回歸模型的空時(shí)數(shù)據(jù)壓縮算法，前者是將最小二乘法曲線擬合技術(shù)與流數(shù)據(jù)傳輸相結(jié)合，對(duì)每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮后在基站還原，該算法難度較高，且算法中沒有考慮到傳感器數(shù)據(jù)延遲時(shí)間的影響；后者是通過在傳感器節(jié)點(diǎn)消除采集信號(hào)的時(shí)間冗余，在傳感器聚合節(jié)點(diǎn)消除空間冗余來實(shí)現(xiàn)傳輸數(shù)據(jù)的壓縮，該方法通過分別消除冗余的能夠較為有效地降低數(shù)據(jù)冗余帶來的能量消耗，但在研究的過程中沒有考慮到異常數(shù)據(jù)的情況［6］。

2.2.2 基于小波變換的數(shù)據(jù)壓縮算法

小波變換是指用有限長(zhǎng)或快速衰竭的母小波的震蕩來表示信號(hào)，是目前數(shù)學(xué)中迅速發(fā)展的新領(lǐng)域，為時(shí)頻分析方法的一種，具有時(shí)域和頻域良好、可自動(dòng)調(diào)節(jié)時(shí)頻窗的特點(diǎn)［7］，國(guó)外有研究者結(jié)合小波變換的多分辨率濾波技術(shù)提出了基于二階樣條小波變換的數(shù)據(jù)壓縮方法，根據(jù)傳感器網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)的流數(shù)據(jù)特性對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮。小波變換所具有的多級(jí)分解特性能夠很好地緩解傳感器網(wǎng)絡(luò)異常數(shù)據(jù)對(duì)整體數(shù)據(jù)的影響，在存在異常波動(dòng)的數(shù)據(jù)壓縮中也有較好的效果，但基于小波變換的方法屬于有損壓縮，可引起邊界效應(yīng)和塊效應(yīng)。

在城市擴(kuò)張形態(tài)上，利用緊湊度指數(shù)計(jì)算了城市各個(gè)時(shí)期建成區(qū)的緊湊度（見圖3）．由圖3可見，在研究期內(nèi)，城市的緊湊度指數(shù)下降較為明顯．在研究初期的1997年，城市緊湊度指數(shù)為0.79，到了2010年，緊湊度指數(shù)僅為0.50．表明這段時(shí)間內(nèi)城市的擴(kuò)張并非以城市重心為圓心均勻地向外擴(kuò)張，而是如空間方位所分析的結(jié)果一致．在2011—2017年這一研究時(shí)期內(nèi)，城市緊湊度指數(shù)出現(xiàn)小幅度上升，是由于城市重心東移，向東擴(kuò)展速度低于前一研究階段，導(dǎo)致城市的緊湊度指數(shù)變大．

2.2.3 分布式數(shù)據(jù)壓縮算法

分布式數(shù)據(jù)壓縮算法是在可實(shí)現(xiàn)集中和分散兩種信息服務(wù)的基礎(chǔ)上，利用各節(jié)點(diǎn)間的協(xié)作，將計(jì)算量分布到各個(gè)節(jié)點(diǎn)中來減少無線傳感器網(wǎng)絡(luò)內(nèi)數(shù)據(jù)總量，其運(yùn)行的效率較高。目前的研究一般將小波變換與分布式相結(jié)合，將小波變換中較為復(fù)雜的計(jì)算通過分布式分散到各節(jié)點(diǎn)中，使得每個(gè)節(jié)點(diǎn)的能耗都較小，從而在節(jié)點(diǎn)能量有限的傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的壓縮；將分布式融入到信源編碼的數(shù)據(jù)壓縮方法是利用數(shù)據(jù)間的相關(guān)性進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮的一種較為有效的算法，是利用分布式對(duì)相關(guān)信息源進(jìn)行編碼，在解碼端聯(lián)合解碼，該方法綜合考慮了傳感器陳列的特點(diǎn)，可進(jìn)行單個(gè)節(jié)點(diǎn)的獨(dú)立解碼，同時(shí)可消除節(jié)點(diǎn)的冗余數(shù)據(jù)，充分利用了傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)間的相關(guān)性，提高了編碼效率，是當(dāng)前領(lǐng)域內(nèi)研究的熱點(diǎn)之一。

3 基于壓縮感知技術(shù)的數(shù)據(jù)壓縮方法

對(duì)于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)壓縮算法目前有較多的研究，但前面所述的算法均是基于傳統(tǒng)的壓縮算法提出的，必須先對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣，再進(jìn)行壓縮才能實(shí)現(xiàn)降低節(jié)點(diǎn)能耗的目的。在計(jì)算過程中，由于要使用的原始數(shù)據(jù)量十分大，對(duì)存儲(chǔ)容量和處理速度有很高的要求，同時(shí)在計(jì)算后又要丟棄大部分的分量，浪費(fèi)了計(jì)算資源。壓縮感知理論是基于逼近論和泛函數(shù)分析理論，同時(shí)綜合了小波分析、傅里葉變換等理論而形成的一種理論［8］，與按照乃奎斯特采樣定理的傳統(tǒng)信號(hào)處理方式相比，壓縮感知理論下的采集表示可壓縮信號(hào)的頻率更低，可探究信號(hào)內(nèi)部的稀疏性與信號(hào)間的關(guān)聯(lián)性，高概率精確重構(gòu)原始信號(hào)，且具有分散式編碼特征，可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的邊壓縮邊傳輸，提高數(shù)據(jù)傳輸效率，在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中有著廣闊的應(yīng)用前景。

3.1 壓縮感知理論的壓縮采樣過程

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)壓縮一般只關(guān)注局部信息，壓縮感知理論則關(guān)注的是全局信息，它可以在采樣的同時(shí)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮，其具體壓縮采樣過程如圖2所示。

圖2 壓縮感知理論采集壓縮過程

在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，若信號(hào)在某個(gè)緊框架上是可壓縮的，則求出信號(hào)的等價(jià)或逼近表示的變化系數(shù)，接著設(shè)計(jì)一個(gè)與緊框架不相關(guān)的平穩(wěn)的觀測(cè)矩陣M×N，將變換系數(shù)投影到觀測(cè)矩陣空間中得到觀測(cè)集合，對(duì)信號(hào)通過矩陣進(jìn)行非自適應(yīng)觀測(cè)，最后在接收端重構(gòu)信號(hào)后利用最優(yōu)化理論求解信號(hào)的近似逼近。

3.2 基于壓縮感知的數(shù)據(jù)壓縮設(shè)計(jì)

壓縮感知包括信號(hào)稀疏表示、編碼測(cè)量和信息重構(gòu)，在應(yīng)用壓縮感知理論時(shí)，其前提條件是信號(hào)能夠稀疏表示，也即是要求信號(hào)可以被壓縮，信號(hào)稀疏表示也可以看作是尋找信號(hào)內(nèi)樣本的過程，其稀疏度對(duì)數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)和傳輸?shù)男视兄鴽Q定性的影響；在編碼測(cè)量中，感知矩陣滿足約束等距性是保證信號(hào)精確重構(gòu)的基本條件。

3.2.1 網(wǎng)絡(luò)編碼

在基于壓縮感知的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，設(shè)計(jì)能夠滿足條件的網(wǎng)絡(luò)編碼是數(shù)據(jù)壓縮和重構(gòu)的基礎(chǔ)，在設(shè)計(jì)過程中首先要使網(wǎng)絡(luò)編碼方案滿足壓縮感知的約束等距性條件。以往研究表明，在數(shù)據(jù)壓縮過程中，利用隨機(jī)投影，通過解決一個(gè)優(yōu)化問題即可以高概率重構(gòu)原始稀疏信號(hào)，根據(jù)這一研究結(jié)論，文中網(wǎng)絡(luò)編碼方案采取伯努利／拉德馬赫隨機(jī)矩陣作為觀測(cè)矩陣，其表達(dá)式如下：

式中：p——概率；

s——投影稀疏程度。

壓縮感知的網(wǎng)絡(luò)編碼格式如圖3所示。

圖3 壓縮感知的網(wǎng)絡(luò)編碼格式

3.2.2 編碼過程

壓縮感知的編碼過程包括兩個(gè)階段：合成稀疏的隨機(jī)投影合并階段和向數(shù)據(jù)收集器轉(zhuǎn)發(fā)投影的轉(zhuǎn)發(fā)階段。在前一階段中，各個(gè)節(jié)點(diǎn)根據(jù)各自計(jì)劃廣播測(cè)量值，鄰近蘇醒的節(jié)點(diǎn)接收到廣播后，如可以滿足合并的條件，則合并到一起，若不能滿足條件，則不合并。數(shù)據(jù)包如頭部沒有多余的空槽則為飽和，不再合并數(shù)據(jù)，而只存儲(chǔ)和轉(zhuǎn)發(fā)，由數(shù)據(jù)收集處將其收集；否則，由節(jié)點(diǎn)繼續(xù)廣播，尋找可滿足條件的數(shù)據(jù)繼續(xù)合并至飽和。飽和的數(shù)據(jù)包在轉(zhuǎn)發(fā)階段將數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單存儲(chǔ)并準(zhǔn)備轉(zhuǎn)發(fā)。

3.2.3 解碼過程

飽和的數(shù)據(jù)包由收集點(diǎn)進(jìn)行收集，收集到的飽和數(shù)據(jù)包能夠滿足精確重構(gòu)的目的后，進(jìn)行解碼，即是根據(jù)收集的數(shù)據(jù)包重建原始測(cè)量值，這一過程也即是解碼的過程，可看做是滿足下式的最小化范數(shù)。

3.3 仿真實(shí)驗(yàn)

采用Matlab仿真工具，利用二維高斯分布模擬無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的空間相關(guān)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)時(shí)間的相關(guān)性通過改變數(shù)據(jù)場(chǎng)σ值實(shí)現(xiàn)，通過對(duì)監(jiān)測(cè)對(duì)象溫度監(jiān)測(cè)的仿真模擬試驗(yàn)，選取投影數(shù)目為90，壓縮比為0.4，經(jīng)試驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過壓縮重構(gòu)的溫度信號(hào)與原始信號(hào)雖有小部分的差別，但基本保持了原始溫度信號(hào)的特征和變化趨勢(shì)。將稀疏投影算法與隨機(jī)路由壓縮感知和密度隨機(jī)投影壓縮感知算法進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)密度隨機(jī)投影感知算法的重構(gòu)精度最高，同時(shí)節(jié)點(diǎn)能量消耗最大，稀疏投影算法與隨機(jī)路由壓縮感知重構(gòu)精度相同，但稀疏投影算法節(jié)點(diǎn)能量消耗低于隨機(jī)路由壓縮感知，證明了采用稀疏投影構(gòu)建基于壓縮感知的數(shù)據(jù)壓縮方法可很好地滿足無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中低能量消耗的要求，且信號(hào)重構(gòu)的精度較高，可滿足監(jiān)測(cè)要求。

4 結(jié) 語

提出了一種基于壓縮感知的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)壓縮方法，介紹了目前無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)壓縮算法相關(guān)研究，通過仿真模擬試驗(yàn)，證明了采用稀疏投影構(gòu)建基于壓縮感知的數(shù)據(jù)壓縮方法信號(hào)重構(gòu)的精度較高，可滿足監(jiān)測(cè)要求，同時(shí)節(jié)點(diǎn)能量消耗較低，可很好地滿足無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中低能量消耗的要求。

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