[发明专利]基于周期传输模型的开关柜传感器网络数据压缩方法

权利要求书

1.一种基于周期传输模型的开关柜传感器网络数据压缩方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1、传感器节点采集当前周期的读数，并将采集的所有读数按时间次序构建读数向量R；

步骤S2、从待执行读数向量集中按照加入次序选择某一向量R_i，并根据向量R_i中元素个数将其分为两类：第一类是将该向量R_i划分成两个元素个数相等的子向量，计算两个子向量的皮尔逊相关系数和两个子向量中元素均值差绝对值；第二类是直接计算向量中两元素差的绝对值；

步骤S2具体包括如下：

步骤S2.1、从待执行读数向量集中按照加入次序选择向量R_i，并判断向量R_i中元素个数2n是否等于2：若2n≠2，则执行步骤S2.2；若2n＝2，则执行步骤S2.3；

步骤S2.2、将该向量R_i划分成两个元素个数相等的子向量和并计算两个子向量的皮尔逊相关系数和两个子向量中元素均值差绝对值

上式中，表示数据的相关性；

然后判断与t_p的大小关系和与t_m的大小关系：

(1)若且则认为与是高度正相关且向量元素均值相近；其中，和分别表示两个子向量元素的均值，t_p表示高度相关阈值数，t_p∈[-1，1]，t_m表示均值相近阈值数，t_m≥0，t_p值越高数据越精确、越低压缩率越高，t_m值越低数据越精确、越高压缩率越高；

记元素值为两个子向量对应元素值的平均数的向量

更新并更新读数向量R中R_i的对应位置的值；从待执行读数向量集中剔除向量R_i，并将加入待执行读数向量集；

(2)若或则认为与不是高度正相关或向量元素均值不相近；

当中元素个数n＝2且中两元素差的绝对值大于t_m时，则执行步骤S3；否则，则按照次序将和加入待执行读数向量集；

步骤S2.3、计算向量中两元素差的绝对值再判断与t_m的大小关系：

(1)若则认为R_i中两元素的值相近，令：

然后更新读数向量R中R_i的对应位置的值；

(2)若则保持原数值；

步骤S3、将步骤S2中第一类的两个子向量中的某一读数元素视为候补离群值，判断候补离群值是否为离群值：若是，计算并更新读数向量；否则，保持原数值；

步骤S4、当待执行读数向量集为空时，统计读数向量中的相同元素个数和不相同元素个数，编译字典；

步骤S5、将步骤S4得到的字典与读数向量R传输给下一个传感器节点；

步骤S6、进入下一周期，并按照上述步骤S1-S5持续循环。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1具体包括如下：

传感器节点在当前周期内采集读数，每采集一个读数，令读数的数量加“1”，当获得τ个读数时，按时间次序构建读数向量：

R＝[r₁，r₂，...，r_τ]

上式中，τ表示当前周期的读数总个数，τ＝2^N，N∈Z，Z为整数集；

并将R加入待执行读数向量集。