本文關鍵詞：基于壓縮感知的無線傳感網(wǎng)數(shù)據(jù)收集技術研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：無線傳感器網(wǎng)絡(Wireless Sensor Networks, WSNs)作為一種特殊的功能性網(wǎng)絡,已經(jīng)廣泛應用于環(huán)境監(jiān)測、醫(yī)療監(jiān)護以及軍事跟蹤等領域。在大規(guī)模布設的復雜傳感網(wǎng)中,節(jié)點能量不足,網(wǎng)絡壽命受限。由于傳感網(wǎng)中節(jié)點密集布設,感知數(shù)據(jù)間具有很強的相關性,有很大的壓縮空間。采用壓縮算法對感知數(shù)據(jù)進行壓縮處理是減少網(wǎng)絡的通信能耗、延長網(wǎng)絡壽命的有效手段之一。相比于傳統(tǒng)壓縮技術,壓縮感知理論(Compressive Sensing,CS)可以在數(shù)據(jù)采集的同時進行壓縮處理。在傳感網(wǎng)中應用壓縮感知進行數(shù)據(jù)收集,具有壓縮處理簡單、易于分布式處理以及重構數(shù)據(jù)精度高等特點�；趬嚎s感知的數(shù)據(jù)收集還存在諸多問題尚未解決,本文重點關注觀測矩陣與路由不匹配的問題,根據(jù)已有的觀測矩陣設計有效的路由策略,在保證重構精度的前提下盡可能提高網(wǎng)絡性能。主要研究內容如下：1.針對傳感網(wǎng)中節(jié)點密集布設,參與數(shù)據(jù)收集的轉發(fā)節(jié)點數(shù)目過多導致網(wǎng)絡能耗過大的問題,提出一種基于最小能耗生成樹的稀疏投影數(shù)據(jù)收集算法。該算法采用隨機稀疏矩陣作為觀測矩陣,減少了源節(jié)點數(shù)目；分析能耗模型給出最小能耗中繼節(jié)點選擇方案,實現(xiàn)節(jié)點通信距離與轉發(fā)節(jié)點數(shù)的折衷；采用集中式觀測矩陣生成方式,根據(jù)觀測矩陣以貪婪增長樹思想構建最小能耗生成樹路由,保證了觀測矩陣與路由相匹配。實驗結果表明,與已有的樹形數(shù)據(jù)收集算法相比,該算法可以有效減少參與節(jié)點數(shù)目,節(jié)省網(wǎng)絡能耗。2.針對大型傳感網(wǎng)中節(jié)點數(shù)量大、通信鏈路不可靠的情況,提出一種基于稀疏分塊對角矩陣的分簇數(shù)據(jù)收集算法。該算法采用分布式分簇路由策略,減少了數(shù)據(jù)包轉發(fā)次數(shù)；以稀疏對角觀測矩陣作為觀測矩陣,減少了每個簇需要收集的觀測值數(shù)量；根據(jù)分簇數(shù)據(jù)收集特點建立網(wǎng)絡能耗模型,并計算最優(yōu)簇頭數(shù)目以實現(xiàn)能耗最優(yōu)；在理論分析基礎上提出一種基于最優(yōu)簇頭數(shù)目的分布式分簇數(shù)據(jù)收集策略。仿真實驗表明,該算法可以有效均衡各節(jié)點能耗,延長網(wǎng)絡壽命。3.針對復雜網(wǎng)絡中影響因素多、數(shù)據(jù)可壓縮性差的問題,提出一種基于空間相關性分簇的壓縮感知數(shù)據(jù)收集算法。該算法中,以分布式壓縮感知聯(lián)合稀疏模型對數(shù)據(jù)進行建模,分析感知數(shù)據(jù)的稀疏度；然后根據(jù)已有的空間相關性模型分析數(shù)據(jù)空間相關性與節(jié)點間距離的關系；進而提出一種基于空間相關性的分布式分簇方案,保證簇內數(shù)據(jù)具有很強的相關性；數(shù)據(jù)收集時以簇為單位,簇內節(jié)點單獨進行壓縮感知數(shù)據(jù)收集。仿真分析表明,該算法可以減少通信數(shù)據(jù)量,提高網(wǎng)絡性能。4.基于μC/OS-Ⅱ實時操作系統(tǒng),設計并開發(fā)了一種支持壓縮感知數(shù)據(jù)收集的樹形路由協(xié)議。根據(jù)業(yè)務需求設計組網(wǎng)模塊、路由更新模塊和數(shù)據(jù)轉發(fā)模塊三個功能模塊來實現(xiàn)路由的組網(wǎng)與維護,根據(jù)網(wǎng)絡的通信接口設計數(shù)據(jù)幀格式。完成基于μC/OS-Ⅱ實時操作系統(tǒng)完成協(xié)議的嵌入式開發(fā),并在STM32F407-Discovery開發(fā)平臺上進行功能模塊級測試。
【關鍵詞】：無線傳感網(wǎng) 壓縮感知 數(shù)據(jù)收集 能量有效性 隨機稀疏投影 最小能耗生成樹 分簇路由 空間相關性
【學位授予單位】：解放軍信息工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN929.5;TP212.9
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-13
• 第一章 緒論13-29
• 1.1 研究背景與意義13-14
• 1.2 壓縮感知理論概述14-18
• 1.2.1 稀疏表示15
• 1.2.2 壓縮采樣15-18
• 1.2.3 數(shù)據(jù)重構18
• 1.3 基于壓縮感知的數(shù)據(jù)收集18-26
• 1.3.1 壓縮感知數(shù)據(jù)收集概述19-21
• 1.3.2 壓縮感知數(shù)據(jù)收集研究現(xiàn)狀21-26
• 1.4 論文主要工作26-27
• 1.5 論文結構安排27-29
• 第二章 基于最小能耗樹的壓縮感知數(shù)據(jù)收集29-39
• 2.1 引言29
• 2.2 系統(tǒng)模型與問題描述29-31
• 2.2.1 稀疏隨機投影數(shù)據(jù)收集29-30
• 2.2.2 網(wǎng)絡與能耗模型30
• 2.2.3 問題描述30-31
• 2.3 最小能耗生成樹數(shù)據(jù)算法31-34
• 2.3.1 最小能耗中繼節(jié)點選擇31-32
• 2.3.2 最小能耗生成樹數(shù)據(jù)收集32-34
• 2.4 仿真結果分析34-37
• 2.5 本章小結37-39
• 第三章 基于分布式分簇的壓縮感知數(shù)據(jù)收集39-49
• 3.1 引言39
• 3.2 系統(tǒng)模型與問題描述39-41
• 3.2.1 稀疏對角矩陣數(shù)據(jù)收集39-40
• 3.2.2 網(wǎng)絡能耗模型40-41
• 3.3 基于分簇的對角分塊稀疏矩陣數(shù)據(jù)收集算法41-44
• 3.3.1 最優(yōu)簇頭數(shù)目41-43
• 3.3.2 分簇路由的數(shù)據(jù)收集算法43-44
• 3.4 仿真結果與分析44-47
• 3.6 本章小結47-49
• 第四章 基于空間相關性分簇的壓縮感知數(shù)據(jù)收集49-57
• 4.1 引言49
• 4.2 系統(tǒng)模型與問題描述49-50
• 4.3 基于空間相關性的數(shù)據(jù)收集50-53
• 4.3.1 空間相關性分析51-52
• 4.3.2 基于空間相關性分簇的數(shù)據(jù)收集方案52-53
• 4.4 仿真結果與分析53-56
• 4.5 本章小結56-57
• 第五章 支持壓縮感知的樹形路由協(xié)議設計與實現(xiàn)57-71
• 5.1 嵌入式系統(tǒng)與開發(fā)環(huán)境57-58
• 5.1.1 嵌入式實時操作系統(tǒng)57
• 5.1.2 嵌入式集成開發(fā)環(huán)境57-58
• 5.2 總體方案設計58
• 5.3 路由協(xié)議設計與實現(xiàn)58-67
• 5.3.1 路由協(xié)議設計59-60
• 5.3.2 功能模塊設計60-64
• 5.3.3 通信接口與數(shù)據(jù)格式64-66
• 5.3.4 基于μC/OS-Ⅱ的協(xié)議開發(fā)66-67
• 5.4 路由協(xié)議的模塊級測試67-70
• 5.4.1 測試環(huán)境67
• 5.4.2 功能模塊測試67-70
• 5.5 本章小結70-71
• 第六章 結束語71-73
• 6.1 全文總結71-72
• 6.2 工作展望72-73
• 致謝73-75
• 參考文獻75-81
• 作者簡歷81

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本文編號：292669