基于HNBJSON的物联网数据压缩方法

• 作者: 刘凯 钟永彦 陈娟 朱震
• 来源期刊: 南京邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 时延 边云协同 字典压缩 朴素贝叶斯 哈夫曼编码 自适应
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 通信与电子|Communication and Electronics
• 页码范围: 29-34
• 页数: 6页
• 分类号: TN919.3+1
• 语种: 中文
• DOI: 10.14132/j.cnki.1673-5439.2021.06.005

摘要

针对物联网中因通信数据量大而导致的时延问题,提出一种基于HNBJSON的数据压缩方法.在云端使用朴素贝叶斯分类器对实时JSON数据进行分类,再按哈夫曼编码原理将数据生成压缩字典;基于压缩率更新压缩字典,并将压缩字典同步至边缘设备,用于数据压缩.将该方法应用于某高校3个不同教学场景的电力监测,实验结果表明,每条数据平均压缩时长约为0.98 ms,压缩率为76.9％左右,实现了边缘侧数据自适应无损压缩,具有较高的应用价值.