本文關鍵詞：無線傳感網(wǎng)中基于時空壓縮網(wǎng)絡編碼的傳輸算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著網(wǎng)絡通信技術的迅速發(fā)展,無線傳感網(wǎng)絡(Wireless Sensor Network,WSN)已經(jīng)在當今社會以及生活中扮演著重要的角色。然而,由于WSN具有移動性、斷接性、電源能力局限性等特點,如何在節(jié)點資源有限的環(huán)境下,降低能耗,充分提高WSN的壽命成為WSN技術有待解決的問題之一。壓縮感知(Compressed Sensing,CS)技術可以將信號進行采樣壓縮,并在解碼端僅僅需要很少的數(shù)據(jù)就能夠以高概率近似的恢復出原始信息。而網(wǎng)絡編碼(Network Coding,NC)技術通過將數(shù)據(jù)在中間節(jié)點進行編碼傳輸,更進一步減少了網(wǎng)絡中傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量,節(jié)約了網(wǎng)絡資源。本文以降低WSN中節(jié)點的能量消耗為目的,通過分析數(shù)據(jù)之間的冗余進行采樣壓縮,并且結(jié)合NC和CS的優(yōu)勢,對WSN的節(jié)點節(jié)能傳輸方式進行了深入研究,提出了基于時空壓縮網(wǎng)絡編碼算法及其分簇傳輸策略。具體的研究工作包括:1.研究了一種結(jié)合壓縮感知和網(wǎng)絡編碼的時空壓縮網(wǎng)絡編碼算法(STCNC)。該算法根據(jù)數(shù)據(jù)之間具有的時間和空間相關性以及WSN的廣播特性來進一步的采樣壓縮數(shù)據(jù),并利用網(wǎng)絡編碼的優(yōu)勢來進一步的提高傳輸效率,而在接收端,壓縮感知的引入使得在大量的傳感節(jié)點失敗時,傳感讀數(shù)依舊能高概率的重建,通過NC和CS的內(nèi)在聯(lián)系,保證了數(shù)據(jù)在傳輸過程中的可靠性。為了證明時空壓縮網(wǎng)絡編碼算法的有效性,論文將STCNC策略應用于分布式傳輸系統(tǒng),通過與ICStorage(Improved CStorage)傳輸方案和NICStorage(the NetCompress based Improved CStorage)傳輸方案進行仿真比較,本文能夠在高概率恢復原始信號的基礎上,分別比CStorage傳輸方案和NICStorage傳輸方案在傳輸量上減少35.3%和3.7%,在接收量上減少30.5%和3.1%。從而減少了整個網(wǎng)絡的節(jié)點能耗,延長了網(wǎng)絡壽命。2.在時空壓縮網(wǎng)絡編碼算法的基礎上,本文設計出了一種基于時空壓縮網(wǎng)絡編碼的分簇傳輸方案(STCNC分簇傳輸方案)。該方案將WSN中各個節(jié)點分成不同的傳輸簇,每個簇中均引入一個重傳緩存隊列,簇內(nèi)與簇間運用時空壓縮網(wǎng)絡編碼進行數(shù)據(jù)的采樣壓縮,將分簇方案與重傳緩存隊列相結(jié)合,進一步的提高傳輸效率。通過分析該方案的總傳輸量以及消耗時隙數(shù),并且通過系統(tǒng)仿真與傳統(tǒng)的Plain-CS方案和基于CS的分簇方案作比較,驗證了本方案在達到同樣恢復效果的情況下,消耗更少的總傳輸量以及時隙開銷。
【關鍵詞】：無線傳感網(wǎng) 時空壓縮網(wǎng)絡編碼 數(shù)據(jù)傳輸 能量消耗
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN929.5;TP212.9
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 符號對照表11-12
• 縮略語對照表12-15
• 第一章 緒論15-21
• 1.1 課題研究背景及意義15-16
• 1.2 無線傳感網(wǎng)的發(fā)展16-17
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-19
• 1.3.1 網(wǎng)絡編碼的研究現(xiàn)狀17-18
• 1.3.2 壓縮感知的研究現(xiàn)狀18-19
• 1.4 論文的主要研究工作及組織結(jié)構(gòu)19-21
• 1.4.1 論文的研究工作19-20
• 1.4.2 論文的組織結(jié)構(gòu)20-21
• 第二章 網(wǎng)絡編碼與壓縮感知理論知識21-35
• 2.1 網(wǎng)絡編碼21-26
• 2.1.1 網(wǎng)絡編碼基本理論21
• 2.1.2 網(wǎng)絡編碼特點21-24
• 2.1.3 網(wǎng)絡編碼的主要應用24-26
• 2.2 壓縮感知26-29
• 2.2.1 壓縮感知基本理論26-27
• 2.2.2 壓縮感知主要研究問題27-29
• 2.3 WSN概述29-34
• 2.3.1 WSN節(jié)點結(jié)構(gòu)29-31
• 2.3.2 WSN關鍵技術及節(jié)點限制31-33
• 2.3.3 WSN應用場景33-34
• 2.4 本章小結(jié)34-35
• 第三章 時空壓縮網(wǎng)絡編碼算法研究35-49
• 3.1 傳統(tǒng)壓縮算法分析35-37
• 3.1.1 結(jié)合壓縮感知和網(wǎng)絡編碼傳輸方式35-36
• 3.1.2 數(shù)據(jù)壓縮相關性研究36-37
• 3.2 時空壓縮網(wǎng)絡編碼算法37-43
• 3.2.1 可行性分析37-38
• 3.2.2 編碼包的設計38
• 3.2.3 系統(tǒng)模型38-39
• 3.2.4 算法思想39-42
• 3.2.5 時空互相干性42-43
• 3.3 仿真結(jié)果43-48
• 3.3.1 引言43
• 3.3.2 參數(shù)設置43-44
• 3.3.3 仿真結(jié)果與性能分析44-48
• 3.4 本章小結(jié)48-49
• 第四章 基于時空壓縮網(wǎng)絡編碼的分簇傳輸策略49-63
• 4.1 引言49-51
• 4.2 系統(tǒng)模型51-52
• 4.3 基于時空壓縮網(wǎng)絡編碼的分簇傳輸方案52-56
• 4.3.1 簇內(nèi)傳輸52-53
• 4.3.2 簇間傳輸53
• 4.3.3 飽和包緩存隊列53-54
• 4.3.4 路徑更新機制54
• 4.3.5 分簇傳輸方案54-56
• 4.4 傳輸量和時隙開銷分析56-59
• 4.4.1 傳輸量分析56-57
• 4.4.2 時隙開銷分析57-59
• 4.5 仿真結(jié)果59-61
• 4.5.1 性能指標59-60
• 4.5.2 仿真結(jié)果與性能分析60-61
• 4.6 本章小結(jié)61-63
• 第五章 總結(jié)與展望63-65
• 5.1 總結(jié)63-64
• 5.2 下一步工作64-65
• 參考文獻65-69
• 致謝69-71
• 作者簡介71-72

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