本文關(guān)鍵詞：基于壓縮感知的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSNs)作為物聯(lián)網(wǎng)的重要組成部分之一,已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于環(huán)境監(jiān)控、醫(yī)療檢測(cè)和軍事部署等相關(guān)領(lǐng)域。然而傳感器節(jié)點(diǎn)存在諸多的資源限制,這給wSNs地大規(guī)模部署和長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行帶來(lái)了很大的挑戰(zhàn)。作為一種新的采樣理論,壓縮感知理論不僅在稀疏信號(hào)的采樣頻率方面突破了傳統(tǒng)香農(nóng)定理的限制,而且具備壓縮和采樣可以同時(shí)進(jìn)行的優(yōu)點(diǎn)。在WSNs中采用基于壓縮感知理論的數(shù)據(jù)收集,主要是利用感知數(shù)據(jù)之間存在的空間相關(guān)性,使用測(cè)量矩陣將感知數(shù)據(jù)進(jìn)行稀疏化表示,從而減少了網(wǎng)絡(luò)中傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包個(gè)數(shù),由原來(lái)的N個(gè)原始數(shù)據(jù)降低為M(MN)個(gè)權(quán)重和(weighted sum)。在不產(chǎn)生大量計(jì)算和傳輸開銷的前提下,壓縮感知數(shù)據(jù)收集能降低全網(wǎng)的通信成本,同時(shí)保證數(shù)據(jù)恢復(fù)的精確度,因而能有效地延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)的生存周期�，F(xiàn)有的基于壓縮感知的WSNs數(shù)據(jù)收集方案,其過程一般是由匯聚節(jié)點(diǎn)(Sink)隨機(jī)生成測(cè)量矩陣,然后根據(jù)測(cè)量矩陣被動(dòng)地組建網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集路由。由于路由的組建不是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行的,因此對(duì)提高網(wǎng)絡(luò)性能的幫助不大,而且部分節(jié)點(diǎn)需要借助多個(gè)中繼節(jié)點(diǎn)才能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的壓縮,這不僅增加了節(jié)點(diǎn)的能耗,還使得節(jié)點(diǎn)能量消耗不均衡。針對(duì)上述問題,本文以最大限度地降低和均衡網(wǎng)絡(luò)能耗為目標(biāo),提出了一種基于深度優(yōu)先生成樹的壓縮數(shù)據(jù)收集方案。具體的研究?jī)?nèi)容及取得的成果如下：(1)介紹了WSNs的特點(diǎn)及在WSNs中進(jìn)行數(shù)據(jù)收集存在的問題。WSNs具有體積小、成本低、部署靈活等優(yōu)點(diǎn),然而WSNs同時(shí)是一種資源受限的網(wǎng)絡(luò),這給WSNs的數(shù)據(jù)收集帶來(lái)了眾多困難。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合方案盡管能夠降低節(jié)點(diǎn)能耗,延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行時(shí)間,但是仍然無(wú)法滿足人們對(duì)WSNs的要求。(2)綜述了壓縮感知的基本理論框架,總結(jié)了現(xiàn)有的基于壓縮感知的WSNs數(shù)據(jù)收集方案存在的問題。壓縮感知理論認(rèn)為：對(duì)稀疏信號(hào)或可壓縮信號(hào)而言,只要獲取其少量的包含原始信號(hào)全部信息的壓縮數(shù)據(jù),就可以對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行精確恢復(fù)。它突破了傳統(tǒng)的香農(nóng)采樣定理對(duì)信號(hào)采樣頻率的限制,降低了信號(hào)的采樣頻率,簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)的壓縮過程。然而現(xiàn)有的基于壓縮感知的WSNs數(shù)據(jù)收集方法,它們只是將該理論簡(jiǎn)單地應(yīng)用到WSNs中,如何把該理論更好地應(yīng)用到WSNs中還面臨諸多挑戰(zhàn)。(3)提出了基于深度優(yōu)先生成樹(Depth-First Spanning Tree, DFST)的壓縮數(shù)據(jù)收集方案。該方案按照網(wǎng)絡(luò)部署特點(diǎn)生成路由樹,然后根據(jù)路由樹構(gòu)建測(cè)量矩陣。具體方法是從Sink開始生成M(節(jié)點(diǎn)分組數(shù))棵子樹,同一組中的節(jié)點(diǎn)直接相連。每棵子樹為一組,組內(nèi)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)的壓縮傳輸。由于每個(gè)節(jié)點(diǎn)只發(fā)送一次數(shù)據(jù),因而實(shí)現(xiàn)了組內(nèi)節(jié)點(diǎn)的負(fù)載均衡。組內(nèi)的壓縮數(shù)據(jù)最終由對(duì)應(yīng)子樹的根節(jié)點(diǎn)傳送給Sink。在傳遞數(shù)據(jù)的過程中,該方案充分考慮了節(jié)點(diǎn)參與次數(shù)和最短路徑等因素,因而減少了中繼節(jié)點(diǎn)的數(shù)量,最大限度地降低了由組間數(shù)據(jù)傳遞引入的節(jié)點(diǎn)能耗,同時(shí)將引入的能耗均勻地分散到中繼節(jié)點(diǎn)上均衡了節(jié)點(diǎn)負(fù)載。此外,該方案的數(shù)據(jù)收集樹是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的部署特點(diǎn)生成的,因而具有更好的網(wǎng)絡(luò)性能。(4)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證DFST方案的有效性。本文采用自主設(shè)計(jì)的仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái),從網(wǎng)絡(luò)整體能耗和節(jié)點(diǎn)負(fù)載均衡兩個(gè)方面,分別與最小傳輸數(shù)據(jù)收集樹MTT方案和基于簇的數(shù)據(jù)收集CCS方案進(jìn)行比較。仿真結(jié)果表明,與MTT方案和CCS方案相比,DFST方案具有更好的節(jié)能效果和負(fù)載均衡作用。
【關(guān)鍵詞】：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) 壓縮感知 生成樹 節(jié)能 負(fù)載均衡
【學(xué)位授予單位】：廣西師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN929.5;TP212.9
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 研究背景和意義9-10
• 1.2 傳統(tǒng)的WSNs數(shù)據(jù)收集方法10-15
• 1.2.1 基于IP包報(bào)頭壓縮與數(shù)據(jù)合并的數(shù)據(jù)收集方法11-12
• 1.2.2 基于路由與數(shù)據(jù)融合的數(shù)據(jù)收集方法12-14
• 1.2.3 基于數(shù)據(jù)相關(guān)性的數(shù)據(jù)收集方法14-15
• 1.3 本文的主要研究工作和論文結(jié)構(gòu)15-16
• 1.4 本章小結(jié)16-17
• 第二章 基于壓縮感知理論的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集17-24
• 2.1 壓縮感知理論簡(jiǎn)介17-20
• 2.1.1 壓縮感知理論基礎(chǔ)17-18
• 2.1.2 基于壓縮感知的信號(hào)采樣條件18-19
• 2.1.3 測(cè)量矩陣的構(gòu)建19
• 2.1.4 信號(hào)的恢復(fù)19-20
• 2.2 壓縮感知在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集中的應(yīng)用20-23
• 2.3 本章小結(jié)23-24
• 第三章 基于深度優(yōu)先生成樹的壓縮數(shù)據(jù)收集算法24-36
• 3.1 引言24-30
• 3.2 DFST算法設(shè)計(jì)30-35
• 3.2.1 深度優(yōu)先路由樹的形成30-33
• 3.2.2 測(cè)量矩陣的構(gòu)建方法33-34
• 3.2.3 壓宿數(shù)據(jù)收集34
• 3.2.4 原始數(shù)據(jù)恢復(fù)34-35
• 3.3 本章小結(jié)35-36
• 第四章 仿真實(shí)驗(yàn)36-44
• 4.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的設(shè)計(jì)36-38
• 4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析38-43
• 4.2.1 網(wǎng)絡(luò)整體能耗的比較40-42
• 4.2.2 節(jié)點(diǎn)負(fù)載均衡的比較42-43
• 4.3 本章小結(jié)43-44
• 第五章 總結(jié)與展望44-46
• 5.1 全文總結(jié)44
• 5.2 工作展望44-46
• 參考文獻(xiàn)46-51
• 致謝51-52

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