【摘要】：提出一種基于多分辨率和壓縮感知的傳感器網絡數(shù)據(jù)融合方案;首先,對傳感器網絡進行配置,以生成多個層次不同類型的簇結構用于過渡式數(shù)據(jù)收集,在該結構上,最低層的葉結點只傳輸原始數(shù)據(jù),其他層上的數(shù)據(jù)收集簇進行壓縮采樣,然后將其測量值向上發(fā)送,當母數(shù)據(jù)收集簇收到測量值時,利用基于反向DCT變換和DCT模型的CoSaMP算法來恢復原始數(shù)據(jù);最后,我們在SIDnetSWANS平臺上部署了本文方案,并在不同的二維隨機部署傳感器網絡規(guī)模下進行了測試;實驗結果表明,隨著分層位置不同,大部分結點的能耗均顯著降低,與NCS方案相比,能耗下降50%~77%,與HCS方案相比,能耗下降37%~70%。
[Abstract]:A data fusion scheme for sensor networks based on multi-resolution and compression sensing is proposed. First of all, sensor networks are configured to generate multiple hierarchical and different types of cluster structures for transitional data collection. In this structure, the lowest leaf nodes transmit only the original data, and the data collection clusters on the other layers are compressed and sampled. Then the measurement value is sent up, and when the mother data collection cluster receives the measured value, the original data is recovered by using the CoSaMP algorithm based on reverse DCT transform and DCT model. Finally, we deploy our scheme on SIDnetSWANS platform, and test it in different scale of two-dimensional random deployment sensor network. The experimental results show that the energy consumption of most nodes decreases significantly with the different stratification positions. Compared with the NCS scheme, the energy consumption decreases 50% and 77% respectively. Compared with the HCS scheme, the energy consumption decreases 37% and 70%.
【作者單位】： 廣州鐵路職業(yè)技術學院信息工程系;浙江大學理學院;
【基金】：國家自然科學基金面上項目(41374001) 廣東省自然科學基金項目(GTXYP1310)
【分類號】：TP202;TP212.9;TN929.5

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