Abstract
Data compression technique is traditional and effective to reduce network traffic. Generally, sensor data exhibit strong correlation in both space and time. Many algorithms have been proposed to utilize these characteristics. However, each sensor just utilizes neighboring information, because its communication range is restrained. Information that includes the distribution and characteristics of whole sensor data provide other opportunities to enhance the compression technique. In this paper, we propose an orthogonal approach for compression algorithm based on a novel feedback diffusion algorithm in sensor networks. The base station or a super node generates the Huffman code for compression of sensor data and broadcasts it into sensor networks. Every sensor that receives the information compresses their sensor data and transmits them to the base station. We define this approach as feedback-diffusion. In order to show the superiority of our approach, we compare it with the existing aggregation algorithms in terms of the lifetime of the sensor network. As a result, our experimental results show that the whole network lifetime was prolonged by about 30%.
네트워크 분야에서 데이터 압축은 네트워크 트래픽을 줄이기 위한 전통적이고 효과적인 방법 중 하나이다. 센서 네트워크의 데이터는 시/공간적인 연관성을 가지고 있으며, 이러한 특성을 이용한 데이터 압축 기법들이 많이 연구되고 있다. 센서 노드는 제한된 범위내의 통신이 가능하며, 자신의 통신 반경내의 데이터만을 활용한다. 만약 네트워크의 전체 데이터 분포 특성을 활용할 수 있다면, 데이터 압축의 효율을 증가시킬 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 전체 데이터 분포 특성을 활용하기 위한 새로운 접근의 피드백 배포 기법을 통한 데이터 압축 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기지국 혹은 슈퍼 노드에 의해 수집된 데이터의 빈도를 이용하여 허프만 코드를 생성하고, 배포함으로써 네트워크 전체의 데이터 압축을 용이하게 한다. 본 논문의 우수성을 보이기 위해서 시뮬레이션을 통해 성능 평가를 수행하였으며 그 결과 네트워크의 수명이 약 30% 증가하였다.
