压缩感知在冲击波传感网络中的应用研究

发布时间：2020-03-28 04:40

【摘要】：火炮等武器发射产生的冲击波会对操作人员和周围设备产生不利影响,因此准确采集冲击波信号可为评估物体毁伤,评价武器性能提供定量的可靠数据。冲击波信号高频信息持续时间短且具有突发特性,为保证火炮冲击波瞬态信息的完整,需要传感网络中的节点维持高采样率对其进行捕获。持续的高采样率将造成冗余数据过多,给传感器节点存储空间和传感网络数据传输性能带来压力。冲击波信号具有能量集中特点,符合压缩感知技术对被测信号的稀疏性要求。为了解决冲击波测试中冗余数据和有限网络资源之间的矛盾,本文将压缩感知应用于冲击波传感网络中。主要研究内容如下:为减轻冗余数据对传感网络节点存储空间带来的压力,在冲击波信号稀疏方式上做出改进,提出针对冲击波信号特点的字典构造方法。将冲击波信号分为瞬态和非瞬态部分,提取每一部分的主要信息,调整相应样本集元素,通过K-SVD方式针对不同特征字典进行迭代学习,使稀疏向量收敛于局部特性,避免了传统冗余字典为照顾信号全局信息造成的字典稀疏性能下降、能量分散等现象。仿真结果表明,对5psi和50psi传感器采集到的数据进行压缩,改进算法的压缩率较基于K-SVD传统字典构造算法分别提高了25%和16.7%。当以信号稀疏误差为限定条件进行字典构造时,改进算法稀疏误差收敛速度优于传统方式。为提高传感网络数据传输性能,降低网络中节点的能量损耗,通过压缩感知与路由算法结合的方式,优化网络能耗。在稀疏随机投影理论的基础上,提出基于压缩感知的改进式随机行走路由算法。通过加入距离权重因子限定随机行走路由的节点选择策略和行走趋势,减少数据传输相对距离,以此提高网络数据传输的能量效率。实验结果表明,改进算法在优化网络能耗上较基于压缩感知的传统随机行走路由算法提升了23.75%。通过上述方法,解决了冲击波信号无线传输系统现有的部分问题,降低了节点数据存储压力,优化了冲击波无线传感网络的能量效率。
【图文】：

冲击波,稀疏特性

的上升时间小于 2ns，但是由于传感器的性能限制，通常上升时间在 1μ作用阶段的信号持续时间也为毫秒级。因此，为了确保冲击波信号的完集到冲击波信号的上升过程，最大值以及正压过程，要求测量系统采a/s。可见传统采样理论中将采集大量非瞬态部分的冗余数据，对测试系处理造成不必要的压力。综上所述，冲击波信号具有上升时间短，不易被采集的特点，故在传统求结合较高的采样率以保证信号完整。较高的采样速率将导致单次冲击有效数据少，冗余数据多。通过分析可知，冲击波瞬态信息集中，具有势，符合信号稀疏理论。因此可以将 CS 理论应用于冲击波信号采集系冲击波信号时域特性的分析，信号的不同阶段都有其独特的稀疏特性。在冲击波信号的稀疏特性和信号阶段性特点，提出更适用于冲击波信号的典构造方法对数据进行压缩。并在第 4 章，将 CS 理论应用于冲击波 W进式 RW 算法结合，在保证信号重构精度的基础上提升 WSN 中数据传率。压缩感知理论分析

排列图,数据稀疏,性能

图 3.4 5psi 数据稀疏性能(a) 改进式 K-SVD 方法信号稀疏效果 (b)稀疏系数降幂排列图 3.5，3.6 显示了 5psi 传感器数据通过两种稀疏算法稀疏后，信号重构时的重构现象和信号经过两种算法稀疏后的重构误差。图 3.7，3.8 显示了 50psi 传感器数据信号通过两种稀疏算法稀疏后，，信号重构时的重构现象和信号经过两种方法稀疏后的重构误差。在对冗余字典进行迭代学习时，由于本文将信号稀疏误差作为字典构造参考标准，因此在一定迭代次数下，两种算法的对于信号的重构性能趋近于一致。
【学位授予单位】：长春理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TJ06;TP212.9;TN929.5

【参考文献】