为提高无线传感器网络的感知精度,提出了一种基于提升小波变换和自适应多项式拟合的多模数据压缩算法AMLP(Adaptive Multiple-Modality Data Compression Algorithm Based on Lifting Wavelet and Adaptive Polynomial Fitting)。在给定相关度阈值的前提下,AMLP算法先对数据进行灰色关联聚类,再对类中的相关数据进行自适应的多项式拟合,然后把未拟合的特征数据抽象成一个矩阵,利用提升小波变换去除数据的时间和空间相关性。最后,通过游程编码对数据作进一步压缩。仿真结果表明,AMLP算法能够有效去除不同数据间的冗余信息以及同种数据间的时间和空间冗余信息,提高压缩比,降低网络能耗。与基于小波的自适应多模数据压缩算法AMMC(Adaptive Multiple-Modality Data Compression Algorithm Based on Wavelet)相比,AMLP算法的数据恢复精度大大优于AMMC算法,压缩比和能耗相近。因此,AMLP算法更适用于要求高精度数据的传感器网络应用,如地质灾害监测、医疗和军事领域。
