基于自适应压缩感知的分簇式WSN数据收集方法研究
发布时间:2022-10-15 20:34
无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)通常是由大量能量受限的传感器节点,以无线多跳路由方式通信的自组织网络,这些分散的节点能够协作地实时监测、感知和采集各种环境对象的信息,已被广泛用于各个领域中。然而,WSN中的感知数据量十分庞大,使得各节点在无线传输过程中需要消耗大量的能量,但传感器节点自身通常没有持续的电力供应。因此在保证数据传输质量的前提下,通过减少网络数据传输量从而降低网络能耗,对于延长WSN的生命周期有重要的意义。压缩感知(Compressed Sensing,CS)技术突破了传统的奈奎斯特采样定律对数据采样频率的限制,将WSN中感知数据的采集和压缩同时进行,从而利用少量的数据观测值准确重构出原始感知数据。但是简单地将压缩感知应用到各感知节点上并不能高效降低网络数据传输量,还需要依据网络结构及感知数据特点设计性能更加良好的数据收集方法。分簇式网络结构具有鲁棒性强与网络负载均衡等优势,因此本文以分簇式WSN为对象,首先根据WSN感知数据的线性程度变化规律设计了一种采样率自适应的数据收集方法,其次为将该方法中的重构算法进行优化并考虑WSN感知数据...
【文章页数】:67 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 无线传感器网络概述
1.2.1 无线传感器网络的体系结构及特点
1.2.2 网络数据收集路径
1.3 基于压缩感知的WSN数据收集研究现状
1.4 文章内容安排
2 压缩感知理论概述
2.1 压缩感知理论的原理
2.2 压缩感知的数学模型
2.3 压缩感知技术的关键问题
2.3.1 信号的稀疏表示
2.3.2 信号的观测
2.3.3 信号的重构
2.4 本章小结
3 基于自适应采样率的分簇式WSN数据收集
3.1 模型建立与网络传输量分析
3.1.1 模型建立与示例
3.1.2 网络数据传输量分析
3.2 基于自适应采样率的分簇式WSN数据收集方法
3.2.1 理论分析
3.2.2 算法实现
3.3 仿真实验与结果分析
3.4 本章小结
4 基于压缩感知的WSN数据收集中的贪婪类重构算法
4.1 贪婪类重构算法的一般框架及分类
4.1.1 贪婪类重构算法的一般框架
4.1.2 贪婪类重构算法的分类
4.2 WSN数据收集中常用的贪婪类重构算法
4.2.1 正交匹配追踪算法(OMP)
4.2.2 正则化正交匹配追踪算法(ROMP)
4.2.3 稀疏度自适应匹配追踪算法(SAMP)
4.2.4 基于回溯的匹配追踪算法(BAOMP)
4.3 基于阈值的变步长稀疏度自适应匹配追踪算法(TVsSAMP)
4.3.1 算法设计及流程
4.3.2 算法仿真与分析
4.4 本章小结
结论
致谢
参考文献
攻读学位期间的研究成果
【参考文献】:
期刊论文
[1]能量有效的无线传感器网络分簇路由协议[J]. 刘伟,杜佳鸿,贾素玲,蒲菊华. 北京航空航天大学学报. 2019(01)
[2]面向环境监测的WSN节点定位技术研究[J]. 杨佩茹,薛善良. 计算机科学. 2018(03)
[3]基于压缩感知的无线传感器网络数据收集研究综述[J]. 乔建华,张雪英. 计算机应用. 2017(11)
[4]基于无线传感器网络的链式路由改进算法[J]. 刘文静,刘文菊,王赜. 计算机工程. 2017(09)
[5]基于StOMP算法的WSN压缩感知数据重构[J]. 黄志清,张严心,李梦佳,成志鹏. 计算机工程. 2017(09)
[6]基于压缩感知的无线传感器网络动态采样方法[J]. 宋洋,黄志清,张严心,李梦佳. 计算机应用. 2017(01)
[7]基于CS的无线传感器网络动态分簇数据收集算法[J]. 张策,张霞,李鸥,王冲,张大龙. 计算机研究与发展. 2016(09)
[8]面向配电网故障检测的WSN可信路由算法[J]. 刘耀先,孙毅,韦磊,段泉圣. 传感技术学报. 2015(08)
[9]一种基于压缩感知的无线传感信号重构算法[J]. 陈善雄,何中市,熊海灵,廖剑伟. 计算机学报. 2015(03)
[10]压缩感知中确定性测量矩阵构造算法综述[J]. 王强,李佳,沈毅. 电子学报. 2013(10)
硕士论文
[1]无线传感器网络中基于压缩感知理论的数据收集研究[D]. 王欣.北京交通大学 2017
[2]压缩感知中的贪婪类重构算法研究[D]. 张有仑.北京理工大学 2016
本文编号:3691996
【文章页数】:67 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 无线传感器网络概述
1.2.1 无线传感器网络的体系结构及特点
1.2.2 网络数据收集路径
1.3 基于压缩感知的WSN数据收集研究现状
1.4 文章内容安排
2 压缩感知理论概述
2.1 压缩感知理论的原理
2.2 压缩感知的数学模型
2.3 压缩感知技术的关键问题
2.3.1 信号的稀疏表示
2.3.2 信号的观测
2.3.3 信号的重构
2.4 本章小结
3 基于自适应采样率的分簇式WSN数据收集
3.1 模型建立与网络传输量分析
3.1.1 模型建立与示例
3.1.2 网络数据传输量分析
3.2 基于自适应采样率的分簇式WSN数据收集方法
3.2.1 理论分析
3.2.2 算法实现
3.3 仿真实验与结果分析
3.4 本章小结
4 基于压缩感知的WSN数据收集中的贪婪类重构算法
4.1 贪婪类重构算法的一般框架及分类
4.1.1 贪婪类重构算法的一般框架
4.1.2 贪婪类重构算法的分类
4.2 WSN数据收集中常用的贪婪类重构算法
4.2.1 正交匹配追踪算法(OMP)
4.2.2 正则化正交匹配追踪算法(ROMP)
4.2.3 稀疏度自适应匹配追踪算法(SAMP)
4.2.4 基于回溯的匹配追踪算法(BAOMP)
4.3 基于阈值的变步长稀疏度自适应匹配追踪算法(TVsSAMP)
4.3.1 算法设计及流程
4.3.2 算法仿真与分析
4.4 本章小结
结论
致谢
参考文献
攻读学位期间的研究成果
【参考文献】:
期刊论文
[1]能量有效的无线传感器网络分簇路由协议[J]. 刘伟,杜佳鸿,贾素玲,蒲菊华. 北京航空航天大学学报. 2019(01)
[2]面向环境监测的WSN节点定位技术研究[J]. 杨佩茹,薛善良. 计算机科学. 2018(03)
[3]基于压缩感知的无线传感器网络数据收集研究综述[J]. 乔建华,张雪英. 计算机应用. 2017(11)
[4]基于无线传感器网络的链式路由改进算法[J]. 刘文静,刘文菊,王赜. 计算机工程. 2017(09)
[5]基于StOMP算法的WSN压缩感知数据重构[J]. 黄志清,张严心,李梦佳,成志鹏. 计算机工程. 2017(09)
[6]基于压缩感知的无线传感器网络动态采样方法[J]. 宋洋,黄志清,张严心,李梦佳. 计算机应用. 2017(01)
[7]基于CS的无线传感器网络动态分簇数据收集算法[J]. 张策,张霞,李鸥,王冲,张大龙. 计算机研究与发展. 2016(09)
[8]面向配电网故障检测的WSN可信路由算法[J]. 刘耀先,孙毅,韦磊,段泉圣. 传感技术学报. 2015(08)
[9]一种基于压缩感知的无线传感信号重构算法[J]. 陈善雄,何中市,熊海灵,廖剑伟. 计算机学报. 2015(03)
[10]压缩感知中确定性测量矩阵构造算法综述[J]. 王强,李佳,沈毅. 电子学报. 2013(10)
硕士论文
[1]无线传感器网络中基于压缩感知理论的数据收集研究[D]. 王欣.北京交通大学 2017
[2]压缩感知中的贪婪类重构算法研究[D]. 张有仑.北京理工大学 2016
本文编号:3691996
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