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在当今的数字化社会中,无线传感器网络被广泛用于各行各业以及生活中,而对网络中庞大而复杂信息的管理以及如何可靠准确的传输一直是此领域中的研究重点。本文针对无线传感器网络监测系统中的数据特征,结合移动通信网络以及TCP/IP协议,依照OSI网络参考模型的思想,对网络中的网关节点在数据压缩和无线链路的拥塞控制方面进行了深入、层次化分析研究,以解决无线传输过程中数据量庞大、传输性能优化等关键问题。为实现无线传感器网络中的数据处理及传输优化等功能,本文在硬件方面设计了一种集合ZigBee模块、GPRS模块和Wi-Fi模块三种无线通信方式的网关。其中ZigBee模块用来与传感器群进行局域网通信；GPRS模块与Wi-Fi模块使网关可以通过Internet与远端的监控中心通信。处理器选用当今流行的ARM7处理器,并配有电源模块以保证网关各器件的稳定工作为解决嵌入式监测中心存储空间小、传输能力有限与数据量大之间的矛盾,本文设计了一种基于差量变长编码的数据压缩电路。通过对数据源的分析统计得出差量变长编码在实时性、复杂度、算法效率和适用场合方面都有不错的表现,所以用来作为电路的算法模型。该电路可对实时数据进行有效无损压缩,从而达到减小数据量的目的,缓解处理器对数据处理的压力,降低链路拥塞的可能性。为解决经典TCP/IP协议模型在无线链路中传输性能的劣势和缺陷,本文设计了基于丢包类型综合评判的拥塞控制算法。该算法利用熵权的思想,综合了单向传输延迟、链路可用带宽和无限误码率三种网络状态参数,对丢包原因进行综合评判,并使用合适的策略来控制拥塞。此算法一定程度上解决了传统TCP/IP协议将无线误码丢包全部当作链路拥塞丢包处理而引起的低吞吐量的缺点。在本文的最后,利用QUARTUS Ⅱ和NS2仿真工具分别对数据压缩电路和拥塞控制算法进行了仿真。仿真结果表明,基于变长编码的数据压缩电路可准确的对源数据进行无损压缩。然后利用ARM处理器搭建实验平台,进一步的验证了该电路的实用性和可靠性。实验证明,该电路平均压缩率为53.3%,平均压缩速率比使用相同算法的软件的压缩速率提高了352%。NS2网络仿真结果表明,基于综合评判丢包类型的WSN拥塞控制算法在有高误码率的无线环境中有较高的吞吐量和网络利用率,提高了网络传输的可靠性。