基于压缩感知的车载传感网数据采集机制研究与实现

发布时间：2021-07-13 11:40

　　智慧城市可以有效缓解目前日益严重的城市问题,受到广泛关注。车载传感网由于车辆的移动性能实现对感知区域的高效覆盖,是智慧城市中数据采集的重要手段之一。然而,随着智慧城市的发展,需要采集的数据量爆发性增长。车载传感网中,车辆的快速移动导致拓扑结构剧烈变化,大数据量的数据传输变得十分困难。另一方面,车载传感网中车辆分布不均匀的特性也导致了数据采集中数据冗余和数据空洞十分普遍。城市数据大多具有时空相关性,可以使用压缩感知进行数据压缩与重构。因此本文研究了基于压缩感知的车载传感网数据采集机制。具体研究内容如下:第一,研究基于压缩感知的车载传感网数据采集模型。针对车载传感网数据采集中海量数据传输困难这一问题,本文对现有车载传感网数据采集模型和压缩感知方法进行分析,提出基于压缩感知的车载传感网数据采集模型,并讨论了压缩感知在该模型中的应用过程。第二,研究车载传感网的动态压缩感知方法。针对数据特征和车辆分布动态变化造成的重构精度下降,提出动态压缩采集方法。该方法在车载传感网数据采集过程中考虑了数据稀疏度和车辆节点分布动态变化的特点,在现有压缩感知方法的基础上增加了观测率反馈控制,根据当前情况实时调整观... 

【文章来源】：北京工业大学北京市 211工程院校

【文章页数】：92 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

压缩感知数学模型

图 5-13SUMO 车辆轨迹仿真Figure 5-13 SUMO Vehicle Trajectory Simulation图中可以看出，SUMO 可以按照需求在道路中生成车辆并按照道路规则仿真车辆的运动。得到车辆移动轨迹后，我们将其导入 NS3 中，增加固定节点作为路边设施。利用 NS3 可以对网络内车辆节点的活动及数据传输进行模拟，如图 5-14。

北京工业大学工程硕士专业学位论文图 5-14 展示了 NS3 中车辆节点和路边上设施活动的仿真。图 5-14（a）节点采集数据时输出的日志信息。图 5-14（b）中为车辆节点发送数据设施接收到数据时输出的日志信息。.2 服务层服务层主要负责对数据层上传的数据进行整合重构，并进行数据存储，数据重构的结果计算下一周期任务的相关参数。因此，服务层中主要为循环的 JAVA 后台程序。该程序周期性检查是否需要进行新一周期的数若不需要则等待一段时间后再次检查，若需要，则调用 Matlab 函数对整合重构，并存入数据库。同时根据数据重构结果调整下一周期采集参 5-15。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3281991