Abstract
近年來，失真壓縮技術已被廣泛應用在長期收集大量連續資料的無線感知器網路系統以延長整體系統運作生命期，因為這些系統主要是收集長期的資料趨勢、分析有意義的統計數據、以及找出感興趣的特定資料樣板，所以通常可以允許少許的資料失真以及不需要及時的資料收集。在這些系統中，感知器被佈建來收集大量連續資料，而相鄰感知器的資料經常具備時間、空間的關連性，為了利用這些關聯性減少資料傳輸量，中間節點的感知器可將自己所收集的資料以及從鄰近節點所傳輸過來資料利用失真壓縮技術壓縮。過去的研究多著重在達到高壓縮率、有效省電以及分散式壓縮等議題，然而一個好的壓縮技術，均需輔以一個最佳化傳輸位元率分配的理論基礎，失真壓縮則是可以有效的透過Rate-distortion 的策略大量減少所需傳輸量。這篇論文研究透過rate-distortion最佳化分配，達到感知器系統省電的目的: 如何在滿足使用者對於資料失真度所能接受的需求下，最佳的決定如何分配各個感知器的壓縮位元率。一旦位元率能夠被準確的決定，感知器的資料就能夠很有效率的進行壓縮，達到傳輸最少的資料量，滿足使用者的查詢。本篇論文將rate-distortion 最佳化分配問題數學化，並且提出一個最佳化分配的數學解，為了要適應感知器網路的分散壓縮需求，我也根據數學最佳解提出一個分散式分配的策略，基於所提出的最佳化分配以及分散式分配策略，本篇論文也提出一個heuristic 演算法，從網路連結圖建立有效率的傳輸資料樹結構，更進一步的減少整體網路傳輸資料量。所提的方法均經由實際溫度資料驗證，實驗結果顯示最佳化分配以及分散式分配策略，的確能大量的減少整體網路傳輸資料量(跟均勻分配策略比較)。所提的方 法在下列網路條件下會更有效益: (1) 感知器分布密度高，(2) 感知器分布不均勻以及(3) 感知器所收集的資料變化大。