發(fā)布時(shí)間：2023-10-07 19:39

　　為減少無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)通信量和能量消耗,基于WSN節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)空相關(guān)性的特性,提出一種將K-means均衡分簇和CS理論相結(jié)合的數(shù)據(jù)收集方法。首先,通過(guò)K-means聚類算法均勻劃分網(wǎng)絡(luò)成簇。然后,各簇首對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行基于時(shí)空相關(guān)性的壓縮感知并傳輸至基站Sink節(jié)點(diǎn)。最后,Sink節(jié)點(diǎn)采用OMP算法對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)重構(gòu)。仿真結(jié)果表明,該算法有效減少了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)通信量和壓縮感知算法重構(gòu)過(guò)程所需要的觀測(cè)量。

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【文章目錄】：
0 引言
1 基于K-means均衡分簇算法
2 WSN中壓縮感知算法概述
    2.1 壓縮感知算法
    2.2 基于時(shí)空相關(guān)性的壓縮感知算法
3 仿真實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析
    3.1 網(wǎng)絡(luò)通信量比較
        3.1.1 仿真參數(shù)
        3.1.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    3.2 信號(hào)重構(gòu)效果比較
4 結(jié)束語(yǔ)



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