基于压缩感知与占空比的无线传感器网络节能算法研究

发布时间：2017-09-19 03:50

  本文关键词：基于压缩感知与占空比的无线传感器网络节能算法研究

  更多相关文章： 无线传感器网络 占空比 压缩感知 节能 网络生命周期

【摘要】：在无线传感器网路中,节点有限的能量已严重限制了其应用发展。因此,如何有效地降低网络节点能耗、提高数据传输的可靠性就成为了无线传感器网络研究领域中的工作重点。占空比技术根据所接收数据信息的标识位决定节点处于工作或睡眠状态,避免了网络中重复数据的接收,有效地提升了数据投递率和网络生命周期。压缩感知理论利用信号的稀疏性将信号压缩至低维空间上,再利用这部分压缩信号高概率地重构出原始信号,有效地降低了网络中传输的数据量,进而实现了节能的目标。本文以降低网络节点能耗为研究目标,从减少网络中重复数据量的传输出发,深入研究了无线传感器网络的能耗问题,进而提出了融合占空比技术与压缩感知理论的无线传感器网络节能算法。本文主要的研究点和创新点如下:1.提出了一种基于占空比技术的无线传感器网络节能算法。该算法根据所接收数据信息的标识位来决定节点处于工作模式还是睡眠模式,避免了网络中重复数据的接收,从而降低了网络节点能耗。本文还计算与分析了该算法系统下的网络能耗的理论最大值,并证明了多跳无线网络的能耗具有最优解。实验结果表明,与泛洪模式下的算法相比,该算法能够延长网络生命周期57.5%,降低节点平均能耗65.8%,提高数据包传输率20.5%,从而有效地改善了整个系统的网络性能。2.提出了一种结合压缩感知理论与占空比技术的无线传感器网络节能算法。该算法充分利用了节点感知数据在时间和空间上的相关性,在信源节点利用有限域压缩感知对数据进行适当的压缩,并使用占空比技术进行处理,从而在很大程度上降低了网络中所传送的数据量,随之降低了网络节点能耗。本文对有限域压缩感知进行了深入地研究与分析,进而构建了改进型的多项式确定性矩阵来作为测量矩阵。通过实验仿真可以知道,与其他节能算法相比,该算法能够有效减少网络节点能耗30%,提高数据重构效率2.5%,从而在保证数据可靠传输的前提下延长了系统的网络生命周期。
【关键词】：无线传感器网络 占空比 压缩感知 节能 网络生命周期
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN929.5;TP212.9
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-18
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 无线传感器网络概述11-13
• 1.3 研究现状13-16
• 1.3.1 WSN节能的研究现状13-15
• 1.3.2 压缩感知理论的研究现状15-16
• 1.4 本文的研究内容与组织结构16-18
• 1.4.1 研究内容16-17
• 1.4.2 组织结构17-18
• 第二章 压缩感知的理论框架18-28
• 2.1 信号的稀疏表示20-22
• 2.1.1 稀疏性的定义及意义20-21
• 2.1.2 信号稀疏表示的方法21-22
• 2.2 信号的观测矩阵的设计22-25
• 2.2.1 有限等距性质23-24
• 2.2.2 相干性24-25
• 2.2.3 常用的观测矩阵25
• 2.3 信号的重构25-26
• 2.4 本章小结26-28
• 第三章 基于占空比的无线传感器网络节能算法28-44
• 3.1 系统模型29-31
• 3.1.1 系统网络模型29-30
• 3.1.2 系统能耗模型30-31
• 3.2 网络节点能耗、网络生命周期的计算与分析31-37
• 3.2.1 Flooding(泛洪)模式下的网络生命周期上界32-34
• 3.2.2 瓶颈区域的半径范围34-35
• 3.2.3 占空比模式下的网络生命周期上界35-37
• 3.3 占空比节能算法(DCES)37-38
• 3.4 实验仿真与结果分析38-43
• 3.5 本章小结43-44
• 第四章 融合CS与DC的无线传感器节能算法44-54
• 4.1 压缩感知理论的原理44-46
• 4.2 融合压缩感知的占空比节能算法46-50
• 4.2.1 系统网络模型47-48
• 4.2.2 节能算法48-49
• 4.2.3 网络能耗分析49-50
• 4.3 实验仿真与结果分析50-53
• 4.4 本章小结53-54
• 第五章 总结与展望54-56
• 5.1 总结54-55
• 5.2 展望55-56
• 参考文献56-62
• 致谢62-63
• Ⅳ－2答辩委员会对论文的评定意见63

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