基于稀疏分布的空间节点资源循环迭代控制算法

发布时间：2018-01-15 18:30

  本文关键词：基于稀疏分布的空间节点资源循环迭代控制算法　出处：《科学技术与工程》2014年36期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 无线传感网络 压缩感知 稀疏分布 循环迭代

【摘要】：为解决大规模稀疏型传感网络数据随节点数目急剧增大时导致网络堵塞的问题,提出了基于稀疏分布的空间节点资源循环迭代控制算法。该方法利用大规模稀疏网络节点在空间上的弱相关性,构建了一个表达联合稀疏关系的模型。通过通信特征做到自适应选择最优节点作为感知节点,针对稀松节点数量有限、无法传递海量信息的问题,采用循环迭代控制对稀疏网络节点数据进行压缩,以最大程度用有限节点获得最大信息量;再利用信号稀疏性特征重构节点数据。仿真结果表明,该方法以有限的节点资源满足估计精确度的要求,并有效减少了感知的节点数目,降低系统的资源消耗。
[Abstract]:In order to solve the network congestion problem caused rapidly with increase of the number of nodes when the large-scale sparse sensor network data, put forward the circular space node resources iterative control algorithm based on the sparse distribution. By using the method of large scale sparse network node weak correlation in space, constructs a model of the relationship between the expression of joint sparse. Through the communication characteristics do adaptive selection of optimal node as the sensing node, according to the number of nodes were limited, unable to deliver vast amounts of information, the compression of sparse network node data control loop, to the greatest extent with the finite node to obtain the maximum amount of information; and then the signal is sparse feature reconstruction data. The simulation results show that this method with limited node resources the estimation accuracy meet the requirements, and effectively reduces the number of nodes, reduce the system resource consumption.

【作者单位】： 南昌师范学院数学与计算机科学系;
【分类号】：TP212.9;TN929.5
【正文快照】： 无线传感网络(wireless sensor network,WSN)是集传感器、网络通信及嵌入式系统等多想技术融合的新技术,被业内认定为未来数据传输的关键技术。大规模密集型无线传感器网络由于网络规模大、节点数多、部署密集以及数据量大、网络自组织等特点,检测中心通常需要获知大量传感节

【参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 杨俊刚;史浩山;杨武;;无线传感器网络CSMA博弈优化算法研究[J];传感技术学报;2009年12期

2 彭蕾;夏洁武;肖英;黄安民;;无线传感器网络物理安全覆盖空洞方法研究[J];井冈山大学学报(自然科学版);2012年04期

3 吴小兵;陈贵海;;无线传感器网络中节点非均匀分布的能量空洞问题[J];计算机学报;2008年02期

4 魏永红;李科杰;;移动agent计算模式的无线传感器网络性能[J];计算机应用研究;2011年04期

5 孙健;杜永贵;;RSSI-神经网络在无线传感网络定位中的应用[J];科学技术与工程;2013年06期

6 杨威;班冬松;管东林;叶锡庆;窦文华;;基于联盟构造博弈的认知无线电网络分布式多目标协作感知算法[J];计算机学报;2012年04期

7 李明义;陈俊杰;;无线传感器网络中覆盖空洞的检测算法[J];计算机测量与控制;2013年09期

8 刘芳;武娇;杨淑媛;焦李成;;结构化压缩感知研究进展[J];自动化学报;2013年12期

9 赵春晖;许云龙;黄辉;;基于压缩感知的无线传感器网络节点定位算法[J];沈阳大学学报(自然科学版);2013年06期

10 彭霄;吴素文;朱近康;;一种高效利用资源的协作感知方法[J];中国科学技术大学学报;2009年10期

【共引文献】

相关期刊论文 前10条

1 胥楚贵;邓晓衡;邹豪杰;;无线传感器网络通信半径动态调整的能耗均衡策略[J];传感技术学报;2009年05期

2 胥楚贵;邓晓衡;邹豪杰;;无线传感器网络覆盖空洞修复策略[J];传感技术学报;2010年02期

3 刘群;先兴平;郭松涛;吴涛;;无线传感器网络路由中合作性重复博弈模型的研究[J];传感技术学报;2010年09期

4 陆海明;刘学军;钱江波;;异构传感器网络的能量空洞[J];传感技术学报;2010年10期

5 袁辉勇;彭东海;王志和;彭剑;;圆环形传感器网络生命周期最大化模型与求解[J];传感器与微系统;2009年02期

6 郭少华;陈宇斌;刘琳岚;孙利民;;无线传感器网络中基于能量探测的节点调度算法[J];传感器与微系统;2009年09期

7 刘宇;聂闻;;基于量子免疫的无线传感器网络能量空洞避免[J];传感器与微系统;2011年05期

8 高美凤;钟文平;;无线传感器网络基于路径的非均匀分布策略[J];传感器与微系统;2012年04期

9 王正杰;钱旭;张计芬;赵媛;郭银景;;Survey on node deployment in wireless sensor networks[J];Journal of Measurement Science and Instrumentation;2012年01期

10 王骥;徐国保;沈玉利;;基于无线传感器网络的海水检测系统[J];电讯技术;2008年09期

相关会议论文 前1条

1 LI Jian-qi;CAO Bin-fang;WANG Li;Wang Wen-Hu;;Energy Optimized Approach Based on Clustering Routing Protocol for Wireless Sensor Networks[A];第25届中国控制与决策会议论文集[C];2013年

相关博士学位论文 前10条

1 张霞;无线传感器网络路由协议若干关键问题研究[D];解放军信息工程大学;2009年

2 麦磊鑫;基于认知用户协作的频谱检测方法研究[D];中国科学技术大学;2011年

3 张帆;面向公路交通的无线传感器网络节能关键技术研究[D];武汉理工大学;2011年

4 潘大为;能量有效的WSNs路由协议与分布式调度方法研究[D];哈尔滨工业大学;2012年

5 陈凤超;无线传感器网络路由及汇聚节点选址算法研究[D];华南理工大学;2011年

6 龚本灿;无线传感器网络路由技术研究[D];武汉理工大学;2009年

7 唐文胜;无线传感器网络数据收集与节点定位关键技术研究[D];国防科学技术大学;2009年

8 周新莲;基于分簇技术的移动无线传感器网络数据收集协议研究[D];中南大学;2010年

9 曾志文;无线传感器网络能量空洞避免策略研究[D];中南大学;2010年

10 石磊;认知无线电中空闲频谱检测技术的研究[D];哈尔滨工业大学;2010年

相关硕士学位论文 前10条

1 胥楚贵;分簇无线传感器网络的能耗均衡研究[D];湖南工业大学;2010年

2 王东方;无线传感器网络中能量空洞问题研究与性能优化[D];西安电子科技大学;2011年

3 傅菊平;无线传感器网络生存时间优化研究[D];西安电子科技大学;2011年

4 杜宽;无线传感器网络路由节能算法[D];沈阳工业大学;2011年

5 吴华君;煤矿井下无线传感器网络能量均衡分簇路由协议的研究[D];西南大学;2011年

6 齐迎迎;无线传感器网络分簇算法研究[D];曲阜师范大学;2011年

7 申屠旭丹;分层多跳MESH-LEACH协议的设计与移植[D];杭州电子科技大学;2011年

8 崔东旭;面向无线传感器网络的ZigBee路由协议研究与改进[D];北京林业大学;2011年

9 姚娟;无线传感器网络中能量平衡方法研究[D];华中师范大学;2011年

10 卫琪;基于Zigbee的无线传感器网络节能路由算法研究与设计[D];中北大学;2011年

【二级参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 赵洪钢;史浩山;;一种无线传感器网络信道接入自适应慢速退避算法[J];传感技术学报;2006年02期

2 胥楚贵;邓晓衡;邹豪杰;;无线传感器网络覆盖空洞修复策略[J];传感技术学报;2010年02期

3 赵贻玖;王厚军;戴志坚;;基于隐马尔科夫树模型的小波域压缩采样信号重构方法[J];电子测量与仪器学报;2010年04期

4 赵章界;刘海峰;;无线传感网中的安全问题[J];计算机安全;2010年06期

5 王琦;;基于RSSI测距的室内定位技术[J];电子科技;2012年06期

6 石光明;刘丹华;高大化;刘哲;林杰;王良君;;压缩感知理论及其研究进展[J];电子学报;2009年05期

7 杨海蓉;张成;丁大为;韦穗;;压缩传感理论与重构算法[J];电子学报;2011年01期

8 焦李成;杨淑媛;刘芳;侯彪;;压缩感知回顾与展望[J];电子学报;2011年07期

9 付宁;曹离然;彭喜元;;基于子空间的块稀疏信号压缩感知重构算法[J];电子学报;2011年10期

10 金坚;谷源涛;梅顺良;;压缩采样技术及其应用[J];电子与信息学报;2010年02期

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 李永杰;宋荣方;傅洪亮;;VBLAST-OFDM系统中的联合检测算法[J];数据采集与处理;2010年04期

2 李永杰;傅洪亮;;基于VBLAST-OFDM的平行循环迭代QR分解检测算法[J];通信技术;2009年04期

3 陈其先;程云鹏;沈良;;基于非规则LDPC码的次外循环迭代BR-BICM系统[J];军事通信技术;2009年03期

4 沈良;陈其先;程云鹏;马绪;;基于循环迭代的LDPC码环长扩展算法[J];解放军理工大学学报(自然科学版);2010年01期

5 王嘉梅,戴懿,郑志航;Turbo码的结构与实现方式探讨[J];无线电通信技术;1999年03期

6 邵慧;汪建业;王亮;陈帅;张光雨;;基于循环迭代的多帧湍流退化图像复原算法[J];激光与光电子学进展;2014年07期

7 王嘉梅;Turbo码译码性能与循环迭代次数探讨[J];电讯技术;2000年03期

8 邱永红;曾永年;邹滨;;快速选择的循环迭代实现算法[J];计算机工程与应用;2012年29期

9 ;[J];;年期

10 ;[J];;年期

，

本文编号：1429561