本文關(guān)鍵詞：壓縮感知技術(shù)在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： 壓縮感知 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)融合 稀疏投影

【摘要】：當(dāng)今時(shí)代是計(jì)算無(wú)處不在的時(shí)代,無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)對(duì)我們的日常生活以及環(huán)境的影響正在日益增強(qiáng),并在醫(yī)學(xué)、工業(yè)、環(huán)境監(jiān)測(cè)以及軍事領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用。對(duì)于需要長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)的任務(wù),傳感器節(jié)點(diǎn)需要盡可能地覆蓋更大的范圍,同時(shí)還要獲得高精度的目標(biāo)區(qū)域感知數(shù)據(jù)。但是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能量和帶寬都有限,如何能高效地從無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中采集大量數(shù)據(jù)是一個(gè)很有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。本文在調(diào)研了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)以及其數(shù)據(jù)融合算法的基礎(chǔ)上,介紹了壓縮感知技術(shù)。對(duì)于采用普通數(shù)據(jù)采集機(jī)制時(shí)遇到的能效問(wèn)題,將壓縮感知與數(shù)據(jù)融合的思路相結(jié)合,引出了基于壓縮感知的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集機(jī)制,并論述了該數(shù)據(jù)采集機(jī)制相對(duì)于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集機(jī)制的優(yōu)勢(shì)。接著,針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)能量有限等特點(diǎn),將路由策略考慮到觀測(cè)矩陣的設(shè)計(jì)中,提出了基于數(shù)據(jù)融合樹的壓縮感知算法(Compressed Sensing Algorithm Based On Data Fusion Tree,DFT-SRP)。該算法采用稀疏觀測(cè)矩陣最小化通信消耗,在生成數(shù)據(jù)融合樹的同時(shí)減小觀測(cè)矩陣與稀疏基之間的相關(guān)度以保證數(shù)據(jù)的重構(gòu)質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的算法不僅在重構(gòu)質(zhì)量和能量消耗之間做到了很好的平衡,同時(shí)對(duì)于不同稀疏基下的數(shù)據(jù)也有較高的適應(yīng)性。另外,為了驗(yàn)證壓縮感知技術(shù)在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的適用性,本文從系統(tǒng)建模、實(shí)際傳感器數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)分析以及建立原型系統(tǒng)三個(gè)方面對(duì)其進(jìn)行了詳細(xì)的闡述與驗(yàn)證。結(jié)果表明,將壓縮感知的思想運(yùn)用到無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中來(lái),能夠在很大程度上節(jié)省網(wǎng)絡(luò)中的能量消耗,同時(shí)獲得的數(shù)據(jù)精確度也比較高,在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中有著很好的適用性。
【關(guān)鍵詞】：壓縮感知 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)融合 稀疏投影
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN929.5;TP212.9
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 專用術(shù)語(yǔ)注釋表8-9
• 第一章 緒論9-12
• 1.1 課題研究背景9
• 1.2 課題來(lái)源9-10
• 1.3 本文工作10
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)10-12
• 第二章 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)以及數(shù)據(jù)融合技術(shù)12-25
• 2.1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)12-16
• 2.1.1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)基本概念12-14
• 2.1.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議架構(gòu)14-15
• 2.1.3 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用前景15
• 2.1.4 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的限制15-16
• 2.1.5 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)面臨的挑戰(zhàn)16
• 2.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合技術(shù)16-24
• 2.2.1 數(shù)據(jù)融合的概念16-18
• 2.2.2 數(shù)據(jù)融合算法的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)18
• 2.2.3 不同網(wǎng)絡(luò)模型下的數(shù)據(jù)融合算法18-24
• 2.3 本章小結(jié)24-25
• 第三章 壓縮感知技術(shù)25-34
• 3.1 信號(hào)的稀疏表示25-26
• 3.2 觀測(cè)矩陣的設(shè)計(jì)26-29
• 3.3 信號(hào)重構(gòu)算法29-31
• 3.4 時(shí)間相關(guān)性與空間相關(guān)性31
• 3.5 基于壓縮感知的數(shù)據(jù)采集機(jī)制31-33
• 3.6 本章小結(jié)33-34
• 第四章 基于數(shù)據(jù)融合樹的壓縮感知算法34-48
• 4.1 問(wèn)題的提出34-37
• 4.1.1 稀疏隨機(jī)投影機(jī)制（SRP）35-36
• 4.1.2 對(duì)稀疏隨機(jī)投影機(jī)制的改進(jìn)36-37
• 4.2 基于最短路徑樹的壓縮感知37-38
• 4.2.1 在一般拓?fù)洵h(huán)境中的拓展37
• 4.2.2 基于最短路徑樹的壓縮感知算法37-38
• 4.3 基于數(shù)據(jù)融合樹的壓縮感知38-42
• 4.3.1 觀測(cè)矩陣的設(shè)計(jì)38-39
• 4.3.2 基于數(shù)據(jù)融合樹的壓縮感知算法39-42
• 4.4 實(shí)驗(yàn)仿真42-47
• 4.4.1 仿真環(huán)境與參數(shù)設(shè)置42-43
• 4.4.2 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)43
• 4.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果43-47
• 4.5 本章小結(jié)47-48
• 第五章 壓縮感知在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用48-60
• 5.1 研究背景48
• 5.2 各數(shù)據(jù)采集機(jī)制的能耗建模分析48-51
• 5.2.1 能耗模型48-50
• 5.2.2 簡(jiǎn)單鏈路條件下的能耗分析50-51
• 5.3 仿真分析51-53
• 5.3.1 重構(gòu)質(zhì)量51-52
• 5.3.2 傳感器數(shù)據(jù)的稀疏性52-53
• 5.4 基于壓縮感知的數(shù)據(jù)采集原型系統(tǒng)53-59
• 5.4.1 原型系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案53
• 5.4.2 溫度傳感器DS18B2053-55
• 5.4.3 CC2430傳感器收發(fā)處理節(jié)點(diǎn)55-56
• 5.4.4 CC2430匯聚節(jié)點(diǎn)56-57
• 5.4.5 服務(wù)器端設(shè)計(jì)57-58
• 5.4.6 在一般傳感器網(wǎng)絡(luò)下的擴(kuò)展58-59
• 5.5 本章小結(jié)59-60
• 第六章 總結(jié)與展望60-62
• 6.1 總結(jié)60
• 6.2 工作展望60-62
• 參考文獻(xiàn)62-67
• 附錄1 圖表清單67-68
• 附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文68-69
• 附錄3 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目69-70
• 致謝70

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6 余e，

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