本文選題：無線傳感器網(wǎng)絡(luò) + 稀疏事件檢測　； 參考：《中國電子科學(xué)研究院學(xué)報》2017年02期

【摘要】：對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSNs)弱稀疏性事件檢測問題進(jìn)行研究,提出了一種基于并行離散群居蜘蛛優(yōu)化算法和壓縮感知的WSNs稀疏事件檢測方案。該方案采用壓縮感知(CS)技術(shù)進(jìn)行稀疏事件分析檢測,針對事件向量稀疏度未知的特性,設(shè)計基于MPI框架的并行離散群居蜘蛛優(yōu)化算法(PDSSO),重新定義蜘蛛編碼方式和自適應(yīng)迭代進(jìn)化機(jī)制,給出并行轉(zhuǎn)移策略,并將PDSSO應(yīng)用于CS重構(gòu)算法中;針對觀測字典難以滿足約束等距條件的特點,對稀疏矩陣和測量矩陣進(jìn)行奇異值預(yù)處理操作,在保持稀疏度不變的基礎(chǔ)上提高了算法重構(gòu)性能。仿真結(jié)果表明,與GMP等檢測方法相比,該方案有效提高了WSNs稀疏事件檢測成功率,降低了誤檢率和漏檢率。
[Abstract]:The problem of weak sparsity detection in wireless sensor network (WSNs) is studied, and a WSNs sparse event detection scheme based on parallel discrete group spider optimization algorithm and compressed sensing is proposed. The scheme uses CS (compressed sensing) to detect sparse event analysis, and the design base is designed for the feature of event vector sparsity unknown. In the parallel discrete group spider optimization algorithm (PDSSO) of the MPI framework, the spider coding and adaptive iterative evolution mechanism are redefined, the parallel transfer strategy is given, and the PDSSO is applied to the CS reconstruction algorithm. The singular value preprocessing of the sparse matrix and the measurement matrix is carried out for the characteristics of the observational dictionary which is difficult to meet the constraint isometric conditions. As a result, the performance of the algorithm is improved on the basis of keeping the sparsity unchanged. The simulation results show that, compared with the GMP and other detection methods, the proposed scheme effectively improves the success rate of WSNs sparse event detection, and reduces the false detection rate and the missed detection rate.
【作者單位】： 重慶城市職業(yè)學(xué)院;重慶大學(xué);常州大學(xué);
【基金】：全國教育科學(xué)規(guī)劃重點課題(DBC2012039) 重慶市資助課題(113296)
【分類號】：TN929.5;TP18;TP212.9

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本文編號：1992226