多稀疏基分簇压缩感知的WSN数据融合方法

发布时间：2017-10-06 14:58

  本文关键词：多稀疏基分簇压缩感知的WSN数据融合方法

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【摘要】：针对传感器节点采集数据精度与能量消耗的矛盾,提出多稀疏基分簇压缩感知的无线传感器网络WSN(Wireless Sensor Network)数据融合方法。该方法利用改进的阈值对随机部署的传感器节点进行簇首选择继而形成最优簇,簇首采用伯努利随机观测矩阵对簇内节点信号进行线性压缩投影,然后将压缩的信息传送给汇聚节点,减少数据传输即降低通信能耗,从而提高网络的生命周期。根据传感器节点监测信号在有限差分和小波中都具有可压缩特性,汇聚节点在有限差分和小波两个稀疏基的约束下,利用OOMP算法分别对线形压缩投影信息进行重构;并采用最小二乘法融合重构信号,提高数据精度。仿真实验结果表明,多稀疏基分簇压缩感知的WSN数据融合方法在减少数据发送的情况下,能提高整个网络的生命周期,解决采集数据精度与网络生命周期的矛盾。
【作者单位】： 华东交通大学信息工程学院;
【关键词】： 无线传感器网络 分簇压缩感知 数据融合
【基金】：国家自然科学基金项目(31101081,61162015) 江西省科技支撑项目(20151BBE50095)
【分类号】：TP212.9;TN929.5
【正文快照】： 近年来,无线传感器网络WSN(Wireless SensorNetwork)凭借其诸多优势,在很多领域,例如环境监测、智能家居、精准农业等得到广泛应用。WSN的传感器节点(下面简称为节点)不断感知监测区域的信息,汇聚节点(或称为基站)通过无线方式收集网内节点感知的信息[1]。数据收集是WSN中重要

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本文编号：983402