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WSNs中基于压缩抽样的事件检测算法

发布时间:2021-07-01 11:28
  针对无线传感网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)监测突发事件及节点能量受限问题,提出基于压缩抽样的事件检测算法。该算法充分利用压缩感知技术在以稀疏数据重构原始数据方面上的优势。先收集活动节点数据,再对这些数据进行随机抽样。再由簇头利用压缩感知技术融合这些抽样数据,进而减少节点传输的数据量,提高网络寿命。同时,该算法引用伪概率-感测模型。通过该模型确保对事件的联合感测概率总是大于预定的阈值。仿真结果表明,提出的算法在网络寿命、能耗方面具有良好的性能。 

【文章来源】:中国电子科学研究院学报. 2020,15(09)北大核心

【文章页数】:5 页

【部分图文】:

WSNs中基于压缩抽样的事件检测算法


WSNs网络结构

模型图,事件,模型,检测概率


图2(a)显示了二值感测模型。其只考虑两种可能:检测到事件(检测概率为1);未检测到事件(检测概率为0)。在二值感知模型[9]中,当SNR大于阈值ΓSNR,事件检测概率为1。否则,事件检测概率为零。而本文采用伪概率感测模型,其结合了二值感知模型和概率模型。当SNR大于阈值ΓSNR,事件检测概率为1,在这种情况下,只有一个激活节点感知此事件。

时隙,工作时间,节点


网络内每个节点有工作时间和休眠时间。将工作时间划分多个等间隔的时隙,每个时隙内所感测的数据作为在整个工作时间内所感测数据的一个抽样值,如图3所示。假定每个节点进行M个抽样,然后再将这M个抽样值传输至该节点的簇头(Cluster Head,CH)。2.2 基于数据矩阵的数据收集

【参考文献】:
期刊论文
[1]基于自适应滤波的能量收集WSNs的路由协议[J]. 赵梦龙,许会香.  中国电子科学研究院学报. 2019(06)
[2]WSN中一种新颖的基于预测机制的事件检测容错算法[J]. 刘耿耿,郭文忠,洪伟.  小型微型计算机系统. 2018(04)
[3]多源通信网络全局信息融合方法仿真[J]. 文华,黎智.  计算机仿真. 2018(01)
[4]基于数据融合的压缩感知多目标定位算法[J]. 杨思星,郭艳,李宁,孙保明,钱鹏.  计算机科学. 2018(09)



本文编号:3259054

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