Quais são as técnicas de agregação e compressão de dados mais adequadas para redes de sensores sem fio?

1 Agregação de dados

A agregação de dados é o processo de combinar dados de vários nós de sensor em um único valor representativo, como média, mínimo, máximo ou mediana. Essa técnica pode ajudar a reduzir a quantidade de dados que precisam ser transmitidos e armazenados, além de filtrar ruídos e outliers. A agregação de dados pode ser executada em diferentes níveis da rede, como nos nós do sensor, cabeças de cluster ou estações base. Também pode ser baseado em diferentes critérios, como hora, local ou semelhança. Três técnicas comuns de agregação de dados para WSNs são agregação em rede, agregação baseada em cluster e detecção compressiva. A agregação na rede executa a agregação de dados em nós intermediários ao longo do caminho de roteamento, economizando energia e largura de banda enquanto reduz a latência e o congestionamento. A agregação baseada em cluster divide a rede em clusters de nós de sensor e atribui uma cabeça de cluster para cada cluster. O sensoriamento compressivo explora a esparsidade ou correlação dos dados para reconstruí-los a partir de um pequeno número de medições aleatórias. Todas essas técnicas têm vantagens e desvantagens; no entanto, todos eles podem reduzir o tamanho dos dados e preservar a qualidade dos dados.

2 Compactação de dados

A compactação de dados é o processo de reduzir o tamanho dos dados, removendo a redundância ou irrelevância. Isso pode ser feito através de dois tipos de compressão: lossless, que preserva o conteúdo exato dos dados, ou lossy, que permite alguma distorção ou erro em troca de taxas de compressão mais altas. A compactação de dados pode ser aplicada a nós de sensor individuais ou dados agregados de vários nós. Técnicas comuns incluem codificação de entropia, como codificação de Huffman e codificação aritmética; codificação de transformada, como transformada de Fourier discreta (DFT), transformada discreta de cosseno (DCT)e transformada wavelet discreta (DWT); e codificação de previsão, como modulação de código de pulso diferencial (DPCM), modulação delta (DECÍMETRO)e codificação preditiva linear (LPC). A codificação de entropia é sem perdas, enquanto a codificação de transformação e previsão pode ser sem perdas ou com perdas, dependendo da precisão da previsão e da codificação do erro.

3 Trade-offs e desafios

As técnicas de agregação e compactação de dados podem ajudar a otimizar o desempenho e a eficiência dos WSNs, mas envolvem algumas compensações e desafios. O consumo de energia deve ser equilibrado entre comunicação e computação, enquanto a qualidade dos dados precisa ser equilibrada entre precisão e compressão. Além disso, segurança e privacidade devem ser ponderadas entre proteção e eficiência. Dependendo das condições de rede, restrições, requisitos de aplicativos, preferências, ameaças e políticas, você deve escolher as técnicas certas.

4 Veja o que mais considerar

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