无线传感器网络中的压缩感知应用研究

发布时间：2017-10-08 03:26

  本文关键词：无线传感器网络中的压缩感知应用研究

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【摘要】：进入21世纪,无线传感器网络被广泛应用于各个领域,但是无线传感器网络节点的低处理器能力和自身电池容量小这两大缺陷暴露在眼前。然而压缩感知理论的提出,正好解决无线传感器网络节点自身的低处理能力和能耗问题,把压缩感知应用到无线传感器网络中,不但可以减轻数据采集的负担,而且还能使所需的存储空间变少。与传统采样定理不同之处在于,压缩感知可以通过对稀疏信号的重构得到原始信号,从而不必满足奈奎斯特采样定理。本文以压缩感知理论在无线传感器网络中的应用为研究对象,主要工作内容有以下几点。首先根据不同信号类型进行稀疏和重构,文中分别以随机产生的一维时域脉冲信号、桥梁负载信号和声信号为原始信号对象。介绍凸优化算法和贪婪算法这两种经典重构算法时,分别重构一维时域脉冲信号和桥梁负载信号,分析对比重构效果。其次,对声信号进行实际采集试验,其中的硬件系统部分是由Telosb无线节点和根据传声器驻极体麦克风搭建而成的声音采集调理电路。最后,在实验部分中,对声信号进行不同小波变换后得到在不同稀疏表示基下的信号,观测分析其在不同表示基下的稀疏特性,然后再进行重构,最后观测信号的稀疏特性对重构效果的影响。同时,文中在研究声信号的重构过程中,分别使用了BP、OMP、 StOMP三种重构算法,在保证同一稀疏变换基的情况下,分析三种重构算法的精度和重构时间。通过一系列的研究仿真,得出不同表示基下,即使重构算法相同,得到的重构误差也会相应变化。通过最终实验得到在统一变换基和被重构信号类型不变的情况下,BP重构算法的重构误差最小,StOMP算法的重构时间最快。故而实际工程应用中,选取合适的表示基和重构算法将能高精度恢复出原始信号。
【关键词】：无线传感器网络 压缩感知 稀疏变换 重构算法
【学位授予单位】：南京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN929.5;TP212.9
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 1 绪论7-12
• 1.1 研究背景及意义7-8
• 1.2 无线传感器网络的概述8-9
• 1.3 压缩感知在无线传感器网络中的应用9-11
• 1.4 本文研究内容及结构安排11-12
• 2 压缩感知理论12-18
• 2.1 压缩感知理论概述12
• 2.2 压缩感知基本原理12-13
• 2.3 信号的稀疏表示13-14
• 2.4 压缩测量矩阵14-15
• 2.5 信号重构算法15-16
• 2.6 压缩感知的应用16-17
• 2.7 本章小结17-18
• 3 基于压缩感知的信号重构算法研究18-32
• 3.1 凸松弛算法18-21
• 3.2 贪婪算法21-26
• 3.2.1 匹配追踪算法22-23
• 3.2.2 正交匹配追踪算法23-25
• 3.2.3 分段正交匹配追踪(StOMP)算法25-26
• 3.3 基于桥梁负载数据的重构算法分析26-31
• 3.4 其它重构算法31
• 3.5 本章小结31-32
• 4 基于Telosb无线节点的声信号采集32-47
• 4.1 Telosb节点32-35
• 4.1.1 Telosb节点简介32-34
• 4.1.2 处理器模块34-35
• 4.1.3 无线通信模块35
• 4.2 声音采集电路35-38
• 4.2.1 传声器35-37
• 4.2.2 前置放大电路37-38
• 4.3 嵌入式操作系统TinyOS和nesC语言38-40
• 4.3.1 TinyOS简介38-39
• 4.3.2 TinyOS组件模型39
• 4.3.3 TinyOS通信模型39-40
• 4.3.4 nesC语言40
• 4.4 基于TinyOS的声音信号采集程序设计40-44
• 4.4.1 基于MSP430F1611的数据采集的软件配置40-43
• 4.4.2 声音信号的无线传输43-44
• 4.4.3 节点与PC的串口通信44
• 4.5 上位机数据保存软件设计44-45
• 4.5.1 VISA控件简介44-45
• 4.5.2 VISA控件串口参数设置45
• 4.5.3 LabVIEW中的数据处理45
• 4.6 本章小结45-47
• 5 系统试验及压缩感知重构信号分析47-62
• 5.1 声音原始信号采集47-48
• 5.2 基于不同稀疏变换基下的声音信号重构48-57
• 5.2.1 Haar小波变换下的重构算法48-51
• 5.2.2 基于Beylkin小波变换的重构算法51-53
• 5.2.3 其它小波变换的重构算法53-57
• 5.3 基于BP、OMP及StOMP的声信号重构对比57-61
• 5.4 本章小结61-62
• 6 总结与展望62-64
• 6.1 总结62-63
• 6.2 展望63-64
• 致谢64-65
• 参考文献65-68
• 附录68

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 陈玉兰;聂军;李红妹;;基于CC2420的无线传感器网络的硬件节点设计[J];电脑知识与技术;2006年17期

2 张朋;陈明;陈亚萍;何鹏举;;无线传感器网络操作系统关键技术研究[J];计算机应用研究;2007年10期

3 郑绍华;蔡志明;;一种基于无线传感器网络的动态数据采集系统设计[J];现代商贸工业;2007年12期

中国硕士学位论文全文数据库 前3条

1 吴爱明;基于CC2420的无线传感器网络节能策略研究[D];电子科技大学;2008年

2 胡纯意;基于TinyOS的无线传感器网络环境参数采集系统设计与实现[D];中南大学;2010年

3 李学亮;基于WSN的土壤环境质量智能监测研究[D];南京林业大学;2013年

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本文编号：991733