Resumen

La energía es un factor importante en el diseño y despliegue de las redes inalámbricas de sensores (WSN), ya que los nodos suelen funcionar con baterías de capacidad limitada. Dado que la unidad de comunicación de un nodo sensor inalámbrico es la principal consumidora de energía, la compresión de datos es una de las posibles técnicas que pueden ayudar a reducir la cantidad de datos intercambiados entre nodos sensores inalámbricos, con el consiguiente ahorro de energía. Sin embargo, las redes de sensores inalámbricos presentan importantes limitaciones en cuanto a comunicación, procesamiento, almacenamiento, ancho de banda y potencia. Por ello, cualquier esquema de compresión de datos propuesto para las WSN debe ser ligero. En este artículo, presentamos un algoritmo de compresión de datos sin pérdidas adaptable (ALDC) para redes de sensores inalámbricas. Nuestro esquema ALDC propuesto realiza la compresión sin pérdidas utilizando múltiples opciones de código. Los esquemas de compresión adaptativa permiten que la compresión se ajuste dinámicamente a una fuente cambiante. La secuencia de datos a comprimir se divide en bloques y para cada bloque se aplica el esquema de compresión óptimo. Utilizando varios conjuntos de datos de sensores del mundo real, demostramos las ventajas de nuestro algoritmo de compresión propuesto en comparación con otros algoritmos de compresión sin pérdidas propuestos recientemente para las WSN.

• Materias:Sensores inalámbricos Sensor termoeléctrico Biosensores Sensores de fibra óptica
• Subjects:Wireless sensors Thermoelectric sensor Biosensors Fiber optic sensors
• Palabras claves:redes de sensores inalámbricos, wsns, compresión adaptativa de datos sin pérdidas, esquemas de compresión adaptativa, esquema de compresión de datos, algoritmos de compresión sin pérdidas, mayor consumidor de energía, múltiples opciones de código, esquema de compresión óptimo, nodo sensor inalámbrico
• Keywords:wireless sensor networks, wsns, adaptive lossless data compression, adaptive compression schemes, data compression scheme, lossless compression algorithms, major power consumer, multiple code options, optimal compression scheme, wireless sensor node