无丢失网络流量管理综述 被引量：1

1

作者 张乙然 王尚广 任丰原 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第5期1290-1306,共17页

近年来,无丢失网络在高性能计算、数据中心等领域得到了广泛应用.无丢失网络通过链路层流量控制技术保障网内交换机不会因缓存溢出而丢包,避免了数据丢失与重传,极大提高了应用的时延和吞吐量性能.然而,链路层流量控制带来的负面效应(... 近年来,无丢失网络在高性能计算、数据中心等领域得到了广泛应用.无丢失网络通过链路层流量控制技术保障网内交换机不会因缓存溢出而丢包,避免了数据丢失与重传,极大提高了应用的时延和吞吐量性能.然而,链路层流量控制带来的负面效应(拥塞扩展、死锁等)使得无丢失网络的大规模部署面临着诸多挑战.因此,引入流量管理技术来提升无丢失网络的可扩展性得到了更多关注.对应用于高性能计算领域和数据中心领域的典型无丢失网络InfiniBand和无丢失以太网的流量管理研究进展进行系统性综述,首先介绍链路层流量控制的负面影响和流量管理的目标,总结无丢失网络传统的流量管理架构.然后根据流量管理技术路线(拥塞控制、拥塞隔离、多路径负载均衡等)以及驱动的位置(发送端驱动、接收端驱动等),对InfiniBand和无丢失以太网流量管理的最新研究进展进行分类和阐述,分析对应的优势以及局限性.最后指出无丢失网络流量管理进一步研究中需要着重探索的问题,包括无丢失网络流量管理统一架构、主机内与网络联合流量管理以及面向领域应用的流量管理. 展开更多

关键词 无丢失网络 INFINIBAND 无丢失以太网 流量管理 链路层流量控制

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基于神经网络的分布式追踪数据压缩和查询方法

2

作者 王尚 张晨曦 彭鑫 《软件学报》 北大核心 2025年第9期4285-4310,共26页

分布式追踪数据作为一种重要的可观测性数据,对性能分析、故障诊断、系统理解等运维任务起着至关重要的作用.由于系统规模和复杂性的快速增加,追踪数据的规模愈发庞大,对存储提出了更高的要求.为了降低追踪数据的存储成本,数据压缩成为... 分布式追踪数据作为一种重要的可观测性数据,对性能分析、故障诊断、系统理解等运维任务起着至关重要的作用.由于系统规模和复杂性的快速增加,追踪数据的规模愈发庞大,对存储提出了更高的要求.为了降低追踪数据的存储成本,数据压缩成为一种至关重要的方式.现有的压缩方法无法充分利用追踪的数据特征实现高效压缩,而且不支持对压缩数据的复杂查询.提出了一种基于神经网络的分布式追踪数据压缩和查询方法.该方法采用一种新的冗余抽取方式来识别追踪数据中的模式冗余和结构冗余,并利用神经网络模型和算术编码实现高效的数据压缩.同时,该方法可以在压缩数据上进行高效查询,而无需解压所有数据.在4个开源微服务系统上收集多个不同大小的追踪数据集,并对该方法展开评估.实验结果表明,该方法实现了较高的压缩比(105.5–197.6),平均是现有通用压缩算法的4倍.此外,还验证了该方法在压缩数据上的查询效率,在最优情况下快于现有查询工具. 展开更多

关键词 分布式追踪 无损压缩 查询 神经网络

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圆轨道任务火箭推力故障下的在线任务重构研究

3

作者 马宗占 许志 +2 位作者 王传魁 唐硕 马英 《宇航学报》 北大核心 2025年第1期68-81,共14页

为使圆轨道任务火箭在发生推力下降故障以至于无法完成原定任务的情况下尽可能利用剩余燃料进入降级轨道,针对两种新类型降级轨道提出了一种深度神经网络(DNN)与无损凸优化融合的任务重规划算法。首先通过对原非凸轨道规划问题进行等价... 为使圆轨道任务火箭在发生推力下降故障以至于无法完成原定任务的情况下尽可能利用剩余燃料进入降级轨道,针对两种新类型降级轨道提出了一种深度神经网络(DNN)与无损凸优化融合的任务重规划算法。首先通过对原非凸轨道规划问题进行等价转换、对约束进行无损松弛和引入附加滑行段等方式,提出了一种将问题降维求解的两层优化算法,将原问题转化成无损凸化的内层问题和单变量优化的外层问题,从而保障收敛。然后引入DNN代替外层算法输出单变量,同时保留内层无损凸优化算法以避免对DNN输出精度的依赖,实现了以最小风险提升计算效率。数值仿真证明该融合算法不仅能保障精度与最优性,还有收敛快以及性能稳定的特点,具有较强的工程应用价值。 展开更多

关键词 运载火箭 圆轨道 任务重构 推力下降故障 无损凸优化 深度神经网络

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算力智联网关键技术研究

4

作者 易昕昕 张乃晗 +2 位作者 刘雅承 韩梦瑶 曹畅 《中兴通讯技术》 北大核心 2025年第2期31-38,共8页

智算业务的快速发展,计算资源需求急剧增长,对网络能力提出了更高标准。聚焦算力智联网,深入剖析数据入算、模型训练、模型下发、模型推理四大典型智算业务场景需求,提出算力智联网关键技术要求。通过构建高效、灵活且可靠的智算基础设... 智算业务的快速发展,计算资源需求急剧增长,对网络能力提出了更高标准。聚焦算力智联网,深入剖析数据入算、模型训练、模型下发、模型推理四大典型智算业务场景需求,提出算力智联网关键技术要求。通过构建高效、灵活且可靠的智算基础设施,为智算业务提供差异化承载、灵活算网调度和无损传输等核心能力。此外,针对四大典型场景开展网络创新能力试点验证,显著提升了人工智能模型训练效率。 展开更多

关键词 算力智联网 差异化网络承载 灵活算网调度 无损传输

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超算集群无损RoCEv2网络性能评测

5

作者 龙汀汀 付振新 +3 位作者 李若淼 龚翔宇 吴涛 樊春 《通信学报》 CSCD 北大核心 2024年第S2期113-121,共9页

为了评估无损RoCEv2网络技术在高性能计算(HPC)领域的实际表现,以无损RoCEv2、TCP/IP和InfiniBand这3种网络为测试对象,搭建HPC集群,使用主流的HPC Benchmark和科学计算应用对上述3种网络进行对比测试,获取各网络的基本性能数据以及在... 为了评估无损RoCEv2网络技术在高性能计算(HPC)领域的实际表现,以无损RoCEv2、TCP/IP和InfiniBand这3种网络为测试对象,搭建HPC集群,使用主流的HPC Benchmark和科学计算应用对上述3种网络进行对比测试,获取各网络的基本性能数据以及在科学计算应用场景下的实际表现,还测试了基于RoCEv2的240节点集群的HPL效率。实验结果表明,在超算集群中,无损RoCEv2与InfiniBand有基本相当的性能,且都显著优于TCP网络。随着集群节点数量的增加,RoCEv2网络具有较好的线性可扩展性。无损RoCEv2网络相对于InfiniBand,在保持成本优势的同时具有大致相当的性能。 展开更多

关键词 高性能计算 RoCEv2 INFINIBAND 无损网络

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基于以太无损网络的智算中心光网络架构研究(特邀) 被引量：3

6

作者 翟锐 李壮志 +2 位作者 侯广营 马艺嘉 徐化朗 《光通信研究》 北大核心 2024年第5期35-40,共6页

【目的】近年来,生成式人工智能(AIGC)掀起了人工智能革命,智算中心(ICC)的网络联接也随之向超高带宽、智能无损和算网融合等方向发展,因此ICC光网络需要降低卡间通信时间,以提升数据访问效率。【方法】文章针对ICC场景光网络的组网架... 【目的】近年来,生成式人工智能(AIGC)掀起了人工智能革命,智算中心(ICC)的网络联接也随之向超高带宽、智能无损和算网融合等方向发展,因此ICC光网络需要降低卡间通信时间,以提升数据访问效率。【方法】文章针对ICC场景光网络的组网架构进行了研究,实现了大带宽、低时延和中央处理器(CPU)效率高的无损网络,满足了ICC的大模型训练和推理需求。文章详细分析了ICC的流量分布特征和人工智能(AI)大模型训练组网场景下的通信流特征,深入研究了基于远程直接内存访问(RDMA)的以太无损传输方案的ICC组网架构,并最终在ICC场景下进行了组网实践和时延测试。【结果】文章提出的基于以太网的RDMA(RoCE)传输方案具备基于优先级的流控制、显示拥塞通知、增强传输选择和数据中心桥能力交换协议(DCBX)等能力,可实现数据中心内基于以太协议的无损传输。测试结果显示,使用RoCE协议的传输时延大约稳定在1μs,并且显著优于互联网广域RDMA协议(iWARP)。【结论】文章基于智算场景下的流量特征分析,深入研究了ICC的无损以太网络关键特性,利用RDMA技术实现了ICC场景下光交换网络传输效率的提升,并提出了一种在ICC大模型推理场景下的无损以太网络方案,为RDMA技术在智算场景下的应用探索出了可行的方向。 展开更多

关键词 长距直接内存访问 以太无损网络 智算中心 光交换

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综合能源网络的时域Bergeron等效计算模型

7

作者 邓通 张磊 +3 位作者 叶婧 王永 付琪 祝娜 《电测与仪表》 北大核心 2024年第8期127-133,共7页

在综合能源网络分析的统一能路模型的基础上,通过假设能源网络为无损传输网络,建立了综合能源网络时域分析的Bergeron等效计算模型,推导了无损综合能源网络波速度和波阻抗的计算公式,进一步地给出了基于节点分析法的综合能源网络暂态响... 在综合能源网络分析的统一能路模型的基础上,通过假设能源网络为无损传输网络,建立了综合能源网络时域分析的Bergeron等效计算模型,推导了无损综合能源网络波速度和波阻抗的计算公式,进一步地给出了基于节点分析法的综合能源网络暂态响应的计算流程,为复杂网络的时域分析提供了一种新的思路。 展开更多

关键词 综合能源网络 无损传输网络 Bergeron模型 节点分析法

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一种基于类小波变换的无线电频谱监测数据无损压缩方法 被引量：3

8

作者 张承琰 郑明魁 +3 位作者 刘会明 易天儒 李少良 陈祖儿 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第7期152-158,共7页

无线电频谱监测海量数据存储和分析是无线电监管工作的重要组成部分。频谱数据具有时间相关性以及不同频点间的相关冗余,对此本文设计了一种基于类小波变换的无线电频谱监测数据无损压缩方法。该方法首先基于时间相关性将一维频谱信号... 无线电频谱监测海量数据存储和分析是无线电监管工作的重要组成部分。频谱数据具有时间相关性以及不同频点间的相关冗余,对此本文设计了一种基于类小波变换的无线电频谱监测数据无损压缩方法。该方法首先基于时间相关性将一维频谱信号转换成二维矩阵;转换成二维矩阵后数据在水平方向以及垂直方向都存在冗余,算法采用卷积神经网络来代替传统小波中的预测和更新模块,并引入了自适应压缩块来处理不同维度的特征,从而获得更紧凑的频谱数据表示。研究进一步设计了一种基于上下文的深度熵模型,利用类小波变换不同子带系数获得熵编码参数,以此估计累积概率,从而实现频谱数据的压缩。实验结果表明,与已有的Deflate等传统频谱监测数据无损压缩方法相比,本文算法有进一步的性能提升,与典型的JPEG2000、PNG、JPEG-LS等二维图像无损压缩方法相比,本文所提出的方法的压缩效果也提高了20%以上。 展开更多

关键词 频谱监测数据 无损压缩 类小波变换 卷积神经网络 熵编码

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非互易网络的无耗约束条件 被引量：2

9

作者 梁昌洪 李龙 史小卫 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第9期1261-1267,共7页

该文论述了在非互易条件下,无源无耗网络的各种约束表征:例如,阻抗[Z]矩阵可以存在实部。它并不与能量定律相悖,即在这种情况下,阻抗矩阵中的电阻并不代表损耗,其负阻也不表示有源增益;传输[A]矩阵也反映出|det[A]|=1的似互易特性。文... 该文论述了在非互易条件下,无源无耗网络的各种约束表征:例如,阻抗[Z]矩阵可以存在实部。它并不与能量定律相悖,即在这种情况下,阻抗矩阵中的电阻并不代表损耗,其负阻也不表示有源增益;传输[A]矩阵也反映出|det[A]|=1的似互易特性。文中给出了具体实例。 展开更多

关键词 非互易网络 无耗网络 阻抗实部 似互易特性 约束表征

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基于感知器的遥感图像无损压缩编码 被引量：11

10

作者 张晓玲 毋立芳 沈兰荪 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第7期712-715,共4页

无损压缩在遥感领域有极其重要的作用。该文提出一种基于感知器模型的遥感图像无损压缩编码方法,该方法利用感知器具有学习能力的特点,自适应地调整图像的预测系数,对遥感图像进行空间和谱间去相关,然后进行熵编码。实验表明,对于多波... 无损压缩在遥感领域有极其重要的作用。该文提出一种基于感知器模型的遥感图像无损压缩编码方法,该方法利用感知器具有学习能力的特点,自适应地调整图像的预测系数,对遥感图像进行空间和谱间去相关,然后进行熵编码。实验表明,对于多波段的遥感图像,该方法的压缩效果明显优于无损JPEG(Joint of Picture Expert Group)最优预测模式。 展开更多

关键词 遥感图像 感知器 无损压缩编码 自适应预测 图像编码

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基于虚拟信源的无损数据压缩方法研究 被引量：11

11

作者 杨国为 涂序彦 庞杰 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第5期728-731,共4页

本文首先提出了虚拟信源概念和基于虚拟信源构建数据压缩方法的思想 ,设立了 0与 1的字符长串的通用虚拟信源Y ,然后用神经网络建立了虚拟信源Y的模型 ,又用该模型和一个取整函数构造出了基于虚拟信源的无损数据压缩方法 .实验表明 ,一... 本文首先提出了虚拟信源概念和基于虚拟信源构建数据压缩方法的思想 ,设立了 0与 1的字符长串的通用虚拟信源Y ,然后用神经网络建立了虚拟信源Y的模型 ,又用该模型和一个取整函数构造出了基于虚拟信源的无损数据压缩方法 .实验表明 ,一些情况下此压缩法的压缩比为 3∶1.该压缩方法体现了虚拟信源建模思想 ,它与已有的熵编码 (无损 )压缩方法考察数据压缩问题的角度完全不同 ,它能压缩一些已用熵编码压缩过的数据 .它与高保真的小波编码方法结合能获得一些高压缩比又高保真的数据压缩实例 . 展开更多

关键词 数据压缩 虚拟信源 元损压缩 神经网络 BP算法

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一种基于自适应预测的医学图像高效无损压缩方法 被引量：5

12

作者 张晓玲 沈兰荪 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第z1期1914-1916,共3页

随着数字化医学图像海量的增长及PACS系统的广泛应用 ,对医学图像进行高效的无损压缩已成为广泛关注的问题 .本文提出一种基于自适应预测的无损压缩方法 ,该方法利用神经网络模型自学习的能力 ,自适应的调整预测器的预测系数 .实验表明 ... 随着数字化医学图像海量的增长及PACS系统的广泛应用 ,对医学图像进行高效的无损压缩已成为广泛关注的问题 .本文提出一种基于自适应预测的无损压缩方法 ,该方法利用神经网络模型自学习的能力 ,自适应的调整预测器的预测系数 .实验表明 ,该方法能有效去除X线医学图像的空间相关性 ,还能同时去除彩色医学图像的空间和谱间相关性 ,取得较高的压缩比 。 展开更多

关键词 医学图像 无损压缩 神经网络 自适应编码

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无耗网络幺正性条件的等价表述 被引量：1

13

作者 史小卫 梁昌洪 《电子科学学刊》 CSCD 1994年第2期158-162,共5页

本文将无耗网络的广义模对称定理加以推广,将其遗漏的相位信息补充完整,并证明了推广形式的定理与S矩阵的幺正性条件完全等价。文中还给出了应用这一定理分析无耗网络特性的实例。

关键词 无耗网络 S矩阵 幺正性 网络

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基于差值扩展的无线传感器网络无损认证水印算法 被引量：4

14

作者 曾文飞 伍雁鹏 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第11期4296-4298,4302,共4页

在军事、远程医疗、卫星遥感等领域无线传感器网络数据认证过程中,往往存在对原始数据流的需求。利用差值扩展思想,提出一种适用于无线传感器网络的无损水印方案。水印信息依赖于数据流本身而产生,将经扩频处理后再嵌入到无线传感器网... 在军事、远程医疗、卫星遥感等领域无线传感器网络数据认证过程中,往往存在对原始数据流的需求。利用差值扩展思想,提出一种适用于无线传感器网络的无损水印方案。水印信息依赖于数据流本身而产生,将经扩频处理后再嵌入到无线传感器网络数据流中,水印检测成功率较高。当含水印WSN数据未遭受攻击时,可无损恢复原始数据流。实验结果表明了该WSN无损水印算法的有效性,算法显示出比同类算法更高的透明性,同时具有较强的窜改识别能力。 展开更多

关键词 无线传感器网络 数据认证 无损水印 差值扩展

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无损分形整形器模型及其性能分析研究 被引量：1

15

作者 张连明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第23期1-3,共3页

在自相似网络入口处利用分形整形器对输入业务流进行监控是实现自相似网络QoS保障和避免拥塞的必要手段。基于网络演算建立了无损分形整形器的数学模型,进而给出了无损分形整形器的性能模型,分析并讨论了无损分形整形器的引入对自相似... 在自相似网络入口处利用分形整形器对输入业务流进行监控是实现自相似网络QoS保障和避免拥塞的必要手段。基于网络演算建立了无损分形整形器的数学模型,进而给出了无损分形整形器的性能模型,分析并讨论了无损分形整形器的引入对自相似网络性能的影响。 展开更多

关键词 自相似网络 无损分形整形器 网络演算 性能

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节能有效的无线传感器网络状态信息收集算法 被引量：2

16

作者 刘琳 于海斌 曾鹏 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期126-134,141,共10页

网络状态信息收集协议既要保证信息收集的准确性、实时性,又要保证协议算法的轻量级特性。为解决上述矛盾问题,提出了一种轻量级的、能量有效的、基于无损聚合的层次分簇数据收集机制(QTBDC)。QTBDC首先对网络节点编码并在节点间建立起... 网络状态信息收集协议既要保证信息收集的准确性、实时性,又要保证协议算法的轻量级特性。为解决上述矛盾问题,提出了一种轻量级的、能量有效的、基于无损聚合的层次分簇数据收集机制(QTBDC)。QTBDC首先对网络节点编码并在节点间建立起一个逻辑层次簇结构,然后利用各个子簇状态数据的相似性和编码的连续性,实现了网内无损聚合。该监测机制使得网络状态信息的收集在不丢失数据细节信息的情况下,数据通信量大大减少。经过仿真分析表明,该方法与现有经典数据收集方法相比,实现了节能,延长了网络的生命期。 展开更多

关键词 无线传感器网络 信息收集 无损聚合 区域四叉树

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关于“线性无耗零状态网络的互易性和幺正性”的讨论 被引量：1

17

作者 朱义胜 《电子科学学刊》 CSCD 1992年第5期523-525,共3页

本文对“线性无耗零状态网络的互易性和幺正性”一文中的某些论点有不同看法,现提出讨论,说明了互易定理与互能定理的区别,指出线性无耗零状态网络不都是互易网络。

关键词 电磁波 网络 线性 无耗零状态

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粒子群优化的小波网络在飞参数据压缩中的应用 被引量：1

18

作者 许磊 张凤鸣 +1 位作者 张曙 邵芸芸 《电光与控制》 北大核心 2010年第3期64-67,共4页

飞参数据压缩是减少飞参数据的存储空间和传输通信流量的关键。针对飞参数据的特点,提出了一种基于粒子群优化的小波神经网络近无损压缩算法。该算法将小波网络参数作为原始数据的重构信息,在小波神经网络BP算法的基础上,引入粒子群优... 飞参数据压缩是减少飞参数据的存储空间和传输通信流量的关键。针对飞参数据的特点,提出了一种基于粒子群优化的小波神经网络近无损压缩算法。该算法将小波网络参数作为原始数据的重构信息,在小波神经网络BP算法的基础上,引入粒子群优化算法,克服了粒子群优化算法的早熟收敛,增强了小波神经网络学习算法的全局搜索能力,提高了网络收敛速度;同时将重构误差作为启发信息,在保证较小失真度的情况下,通过粒子的迭代寻求最优的小波神经网络结构。飞参数据压缩仿真实验结果表明了算法的可行性和有效性,可以获得较高的压缩比和较小的重构误差。 展开更多

关键词 飞行参数 近无损压缩 粒子群优化 小波网络

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智能配电网量测信息变断面柔性压缩新算法 被引量：10

19

作者 屈志坚 郭亮 +2 位作者 刘明光 陈秋琳 蒋俊俊 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第19期191-199,3,共9页

针对智能配电网量测点多、运行变化快,容易造成海量大数据集信息,使调度产生处理延迟、响应慢的问题,提出了融合变断面压缩存取和分布式集群无损压缩的柔性压缩新算法。综合运用量测点元采样、阀值与时限控制技巧,实现变断面压缩存取,... 针对智能配电网量测点多、运行变化快,容易造成海量大数据集信息,使调度产生处理延迟、响应慢的问题,提出了融合变断面压缩存取和分布式集群无损压缩的柔性压缩新算法。综合运用量测点元采样、阀值与时限控制技巧,实现变断面压缩存取,通过构建Hadoop云集群平台,以变断面量测数据作为集群压缩输入对象,利用Map/Reduce云计算引擎实现分布式无损集群压缩。以西陇海线电力调度自动化系统为例进行研究,结果表明:变断面压缩法使量测值存取压缩率达到约91%,集群无损压缩法使变断面存储的信息量进一步压缩75%左右,具有显著的柔性技术特征,为智能配电网量测大数据集信息研究提供了一种无损压缩新方法。 展开更多

关键词 智能配电网 变断面压缩 集群压缩 无损压缩 柔性模型

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机械振动无线传感网络数据分块无损压缩方法 被引量：13

20

作者 黄庆卿 汤宝平 +1 位作者 邓蕾 张又进 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期1605-1610,共6页

针对目前机械振动无线传感器网络数据无损压缩方法效率低的问题,提出一种数据分块无损压缩方法,该方法主要由数据分割和数据编码组成。传感器网络节点首先对采集的振动数据进行分块处理,利用子带能量自适应量化方法压缩原始数据,以量化... 针对目前机械振动无线传感器网络数据无损压缩方法效率低的问题,提出一种数据分块无损压缩方法,该方法主要由数据分割和数据编码组成。传感器网络节点首先对采集的振动数据进行分块处理,利用子带能量自适应量化方法压缩原始数据,以量化压缩数据完成对原始信号的预测;然后将量化数据还原,计算预测差值矩阵;最后,采用线性预测、自适应零游程编码和Range编码对量化压缩数据和差值矩阵进行编码,进一步去除数据冗余。将提出的数据分块无损压缩方法的压缩性能与其他无损压缩方法进行对比,实验结果表明该方法能在资源受限的无线传感器网络节点上有效实现机械振动信号的无损压缩。 展开更多

关键词 机械振动监测 无线传感器网络 机械振动信号 数据无损压缩

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