传感器网络上的分布式矢量量化

矢量量化器是一种用于对原始数据进行编码的系统,以减少通信和存储所需的位,同时保持数据的必要保真度。 近年来,由于传感器网络的迅猛发展,分布式网络上的信号处理受到了广泛的关注。 由于通信资源和功率的限制,将数据收集到中央处理节点通常对于传感器网络是不可行的。 作为一种数据压缩方法,矢量量化是一种用于分布式网络信号处理的吸引人的技术。 在本文中,我们开发了两种基于Linde-Buzo-Gray(LBG)算法和自组织图(SOM)的分布式矢量量化算法。 在我们的算法中,每个节点处理本地数据,并将本地处理结果传输到其邻居。 然后,每个节点融合来自邻居的信息。 与在一个中央融合节点中处理所有分布式数据的传统算法相比,我们的算法显着降低了通信复杂性。 仿真结果表明,所提出的两种分布式算法均具有良好的性能。