【摘要】：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks,WSN)因具有網(wǎng)內(nèi)傳感器多樣性、適應(yīng)性和可靠性,網(wǎng)絡(luò)本身部署快速性、自組織性、高容錯(cuò)性和高隱蔽性等優(yōu)秀特性,被廣泛應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域。但其網(wǎng)內(nèi)傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)量較多、網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較為龐大,因此也存在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥兓臁⒕W(wǎng)絡(luò)部署環(huán)節(jié)復(fù)雜、節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)處理能力弱、節(jié)點(diǎn)能量易受限等問(wèn)題。將壓縮感知(Compressed Sensing,CS)理論應(yīng)用于分布式WSN,可實(shí)現(xiàn)傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的高效壓縮,在重建信號(hào)質(zhì)量較好的前提下有效降低數(shù)據(jù)的處理量,進(jìn)而降低傳輸對(duì)硬件的要求。然而,CS的高信號(hào)壓縮比依舊無(wú)法解決由網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋭?dòng)態(tài)變化及高丟包率所帶來(lái)的網(wǎng)絡(luò)盲區(qū)和洞穴問(wèn)題。而再生編碼(Regenerating Coding,RC)作為分布式的網(wǎng)絡(luò)編碼(Network Coding,NC)技術(shù)的引申,其高網(wǎng)絡(luò)吞吐量、低傳輸時(shí)延、高帶寬利用率的信息交換特性,正好可緩解WSN中由網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋭?dòng)態(tài)變化帶來(lái)的不良影響。因而如何將CS與RC相結(jié)合,設(shè)計(jì)高效的傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)融合方案,以降低數(shù)據(jù)在網(wǎng)內(nèi)分布式存儲(chǔ)的節(jié)點(diǎn)通信量和能耗,是WSN中亟待解決的問(wèn)題。本文首先將CS信息采集理論與RC信息交互技術(shù)結(jié)合,提出一種新的投影再生編碼(Projection Regeneration Coding,PRC)方法,給出了物理定義和基本原理,并闡述了其投影特性和再生特性。PRC作為一種融合了采樣、路由及編碼的信息采集交換技術(shù),既具有CS的稀疏性和可壓縮性,通過(guò)少次投影測(cè)量即可精確重構(gòu)出信號(hào)的最佳近似值;又具有RC的高吞吐、高帶寬利用、均衡網(wǎng)絡(luò)負(fù)載等特性,在解決WSN中鏈路不穩(wěn)定、易丟包等問(wèn)題的同時(shí),降低節(jié)點(diǎn)的計(jì)算復(fù)雜度及傳輸能耗、延長(zhǎng)節(jié)點(diǎn)的使用壽命。其次,利用WSN的分簇理論和傳感器節(jié)點(diǎn)讀數(shù)的時(shí)空相關(guān)性,提出了一種簇間鄰居輔助投影再生編碼(C-NPRC)方案。該方案一方面結(jié)合PRC基礎(chǔ)理論實(shí)現(xiàn)簇內(nèi)傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的投影壓縮及再生編碼,另一方面利用鄰居輔助實(shí)現(xiàn)簇與簇之間簇頭節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的融合。該方案作為分布式WSN網(wǎng)絡(luò)層面的應(yīng)用研究,可在保證原始信號(hào)重建精度的前提下,有效提高網(wǎng)內(nèi)信號(hào)編碼處理的壓縮比、降低傳輸代價(jià)與能耗。最后,結(jié)合PRC基礎(chǔ)理論與C-NPRC方案的編解碼思路,本文對(duì)可適用于WSN傳感器節(jié)點(diǎn)讀數(shù)動(dòng)態(tài)變化的自適應(yīng)分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法進(jìn)行了研究,提出了一種基于PRC的自適應(yīng)分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)(ST-PRC)方法。在ST-PRC方法中,簇內(nèi)的中繼節(jié)點(diǎn)可自適應(yīng)調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)發(fā)概率,以滿足匯聚節(jié)點(diǎn)對(duì)收集數(shù)據(jù)精度的動(dòng)態(tài)變化要求。該方案能夠滿足動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)存儲(chǔ)-訪問(wèn)需求,有效平衡網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的資源和能耗,在匯聚節(jié)點(diǎn)訪問(wèn)數(shù)據(jù)的重構(gòu)精度能滿足用戶(hù)需求的前提下,有效降低數(shù)據(jù)交互代價(jià),進(jìn)而降低網(wǎng)內(nèi)開(kāi)銷(xiāo)、節(jié)約網(wǎng)絡(luò)能耗。
【圖文】：

[17]。統(tǒng)計(jì)各方案的重構(gòu)精度隨稀疏度的變化如圖 3.7 所示。圖3.6 不同時(shí)、空采樣率下 C-NPRC 的重構(gòu)精度圖3.7 不同稀疏度下各方案的重構(gòu)精度由圖 3.7 可知，各方案的重構(gòu)精度隨稀疏度的增加均呈下降趨勢(shì)。本章提出的 C-NPRC 方案稀疏度接近 110、重構(gòu)精度最高，比 KGS 方案高近 40%，與 C-ST、GSG

統(tǒng)計(jì)各方案的重構(gòu)精度隨稀疏度的變化如圖 3.7 所示。圖3.6 不同時(shí)、空采樣率下 C-NPRC 的重構(gòu)精度圖3.7 不同稀疏度下各方案的重構(gòu)精度由圖 3.7 可知，各方案的重構(gòu)精度隨稀疏度的增加均呈下降趨勢(shì)。本章提出的 C-NPRC 方案稀疏度接近 110、重構(gòu)精度最高，比 KGS 方案高近 40%，，與 C-ST、GSG
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：TN929.5;TP212.9

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 胡海峰;楊震;;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于空間相關(guān)性的分布式壓縮感知[J];南京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2009年06期

本文編號(hào)：2666272