WSN中基于多分辨率和压缩感知的数据融合方案

发布时间：2018-11-26 07:43

【摘要】：提出一种基于多分辨率和压缩感知的传感器网络数据融合方案;首先,对传感器网络进行配置,以生成多个层次不同类型的簇结构用于过渡式数据收集,在该结构上,最低层的叶结点只传输原始数据,其他层上的数据收集簇进行压缩采样,然后将其测量值向上发送,当母数据收集簇收到测量值时,利用基于反向DCT变换和DCT模型的CoSaMP算法来恢复原始数据;最后,我们在SIDnetSWANS平台上部署了本文方案,并在不同的二维随机部署传感器网络规模下进行了测试;实验结果表明,随着分层位置不同,大部分结点的能耗均显著降低,与NCS方案相比,能耗下降50%~77%,与HCS方案相比,能耗下降37%~70%。
[Abstract]:A data fusion scheme for sensor networks based on multi-resolution and compression sensing is proposed. First of all, sensor networks are configured to generate multiple hierarchical and different types of cluster structures for transitional data collection. In this structure, the lowest leaf nodes transmit only the original data, and the data collection clusters on the other layers are compressed and sampled. Then the measurement value is sent up, and when the mother data collection cluster receives the measured value, the original data is recovered by using the CoSaMP algorithm based on reverse DCT transform and DCT model. Finally, we deploy our scheme on SIDnetSWANS platform, and test it in different scale of two-dimensional random deployment sensor network. The experimental results show that the energy consumption of most nodes decreases significantly with the different stratification positions. Compared with the NCS scheme, the energy consumption decreases 50% and 77% respectively. Compared with the HCS scheme, the energy consumption decreases 37% and 70%.
【作者单位】： 广州铁路职业技术学院信息工程系;浙江大学理学院;
【基金】：国家自然科学基金面上项目(41374001) 广东省自然科学基金项目(GTXYP1310)
【分类号】：TP202;TP212.9;TN929.5

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