文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A
文章編號(hào): 0258-7998(2012)12-0134-03
無(wú)線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)WMSNs(Wireless Multimedia sensor Networks),具有移動(dòng)性強(qiáng)、放置靈活、傳輸比特率較低的特點(diǎn)[1],可以有效解決煤礦井下有線監(jiān)控系統(tǒng)的問(wèn)題。但是高能耗是目前制約WMSNs發(fā)展主要因素之一[2]。
目前的圖像傳感器節(jié)點(diǎn)中常用的圖像編碼算法有JPEG和JPEG200??突仿〈髮W(xué)的研究人員開(kāi)發(fā)了CMUcam系列視覺(jué)傳感器,CMUcam3采用軟件JPEG壓縮并兼容802.15.4接口[3],具有一個(gè)CIF分辨率(352×288)的RGB彩色傳感器。這種常用的編碼算法都在數(shù)據(jù)采集端按照奈奎斯特采樣定理進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,造成了存儲(chǔ)空間及節(jié)點(diǎn)能量的浪費(fèi)。
近幾年來(lái),由 DONOHO D、CANDES E等人提出了編碼簡(jiǎn)單、解碼復(fù)雜的壓縮感知理論[4]。本文利用壓縮感知理論,并結(jié)合WMSNs節(jié)點(diǎn)的能耗分布特點(diǎn),對(duì)“無(wú)線傳輸”和“信號(hào)處理”的能耗進(jìn)行折中處理[5],實(shí)現(xiàn)了降低節(jié)點(diǎn)能耗的目的。
1 能耗模型分析
通常WSNs節(jié)點(diǎn)的能量大部分消耗在無(wú)線數(shù)據(jù)收發(fā)過(guò)程中,分布呈“聚集”狀態(tài),可以忽略數(shù)據(jù)采集和處理能耗。而WMSNs節(jié)點(diǎn)因?yàn)橐杉瘓D像、音頻、視頻等大數(shù)據(jù)量的多媒體信息,大大增加了數(shù)據(jù)采集和處理的能耗,能耗分布呈“均勻”狀態(tài)。因此需要結(jié)合WMSNs節(jié)點(diǎn)的能耗分布特點(diǎn),對(duì)“無(wú)線傳輸”和“信號(hào)處理”的能耗進(jìn)行折中處理, 以適用于WMSNs節(jié)點(diǎn)的圖像壓縮方法。如圖1所示。
傳感器節(jié)點(diǎn)的能耗模型包括傳感器、處理器以及無(wú)線收發(fā)器的能耗模型。結(jié)合圖1的節(jié)能點(diǎn)能耗分布和參考文獻(xiàn)[6]可將節(jié)點(diǎn)能耗表示為:
3 仿真與分析
采用壓縮感知理論代替?zhèn)鹘y(tǒng)的JPEG圖像壓縮方法,在相同的PSNR條件下,雖然降低了圖像處理的復(fù)雜度,但也同時(shí)增加了數(shù)據(jù)的傳輸量。記Em為處理器能耗和通信傳輸能耗的總和,即Em=Eact+ETx。采用256×256的煤礦井下圖像,通過(guò)Matlab仿真,結(jié)合上述的能耗模型來(lái)驗(yàn)證相比于JPEG, 壓縮感知理論是否可以降低整個(gè)節(jié)點(diǎn)的能耗。
(1) 處理器能耗
JPEG中熵編碼過(guò)程占據(jù)了整個(gè)壓縮的大部分時(shí)間?;贑S理論的壓縮方式對(duì)變換后的系數(shù)進(jìn)行了稀疏采樣,減少了熵編碼的源數(shù)據(jù)量,從而大大節(jié)省了壓縮時(shí)間,降低了處理器能耗。根據(jù)實(shí)驗(yàn)選用的平臺(tái),?琢=0.45,VDD=1.3 V, f=400 MHz。JPEG算法與CS算法的處理器能耗及與PSNR之間關(guān)系的Matlab仿真結(jié)果如圖3所示。
(2) 通信模塊能耗
多媒體節(jié)點(diǎn)的傳輸功耗與傳輸數(shù)據(jù)量有關(guān),而圖像的壓縮比決定了傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。根據(jù)式(2),選取圖像傳感器節(jié)點(diǎn)和路由節(jié)點(diǎn)的距離d=100 m進(jìn)行仿真,結(jié)果如圖4所示。
從圖5中可以看出采用基于CS理論的壓縮方式可以實(shí)現(xiàn)WMSNs節(jié)點(diǎn)節(jié)能的效果。且恢復(fù)的圖像質(zhì)量越好,則節(jié)能效果越明顯。PSNR=29時(shí),在處理和傳輸上,基于CS理論的壓縮方式可降低能耗約50%。 本文結(jié)合圖像傳感器節(jié)點(diǎn)的能耗來(lái)源與分布特點(diǎn),為降低圖像處理算法復(fù)雜度,提出一種基于CS理論的低復(fù)雜度的壓縮算法,實(shí)現(xiàn)了降低整個(gè)WMSNs節(jié)點(diǎn)能耗的目的,對(duì)于WMSNs在煤礦井下的推廣應(yīng)用具有重要意義。
參考文獻(xiàn)
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[4] DONOHO D L, TSAIG Y. Extensions of compressed sensing[J]. Signal Processing, 2006,86(3):533-548.
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