本文選題：無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò) + 壓縮感知　； 參考：《燕山大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)綜合了傳感、無(wú)線通信及嵌入式系統(tǒng)等相關(guān)技術(shù),可在多種場(chǎng)景下,通過(guò)傳感器節(jié)點(diǎn)終端進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和處理,獲取大量可靠詳實(shí)的信息。壓縮感知理論能夠?qū)⑾∈杌蛘呖蓧嚎s信號(hào)中的“冗余”信息丟棄,降低信號(hào)懫樣頻率,節(jié)省存儲(chǔ)和傳輸成本,為無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的通信、數(shù)據(jù)采集、定位等問(wèn)題提供了一種全新的技術(shù)解決方案。本文主要研究壓縮感知技術(shù)在虛擬MIMO無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)中的自適應(yīng)通信與定位等應(yīng)用問(wèn)題,從而改善無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的通信性能,提高節(jié)點(diǎn)定位的精度。首先對(duì)壓縮感知理論進(jìn)行了概述,并對(duì)幾種常用的壓縮感知重構(gòu)算法進(jìn)行了詳細(xì)闡述。針對(duì)傳統(tǒng)壓縮感知算法復(fù)雜度高、收斂速度慢、重構(gòu)精度低等不足,在壓縮感知基本理論基礎(chǔ)上,利用陡峭性更好的近似雙曲正切函數(shù)來(lái)優(yōu)化平滑0l范數(shù)重構(gòu)算法(Smoothed 0l,SL0)的逼近函數(shù),同時(shí)根據(jù)混合優(yōu)化算法來(lái)進(jìn)行尋優(yōu),從而提出一種改進(jìn)的SL0壓縮感知算法。其次將改進(jìn)的壓縮感知重構(gòu)算法應(yīng)用于虛擬MIMO無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)通信信道狀態(tài)信息反饋中,降低信道狀態(tài)信息反饋量,減小信道開(kāi)銷,且能夠在減小反饋率的同時(shí),增加系統(tǒng)最大總速率以及反饋信息的準(zhǔn)確性,進(jìn)而提高網(wǎng)絡(luò)性能,為無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)定位提供良好的通信保障。最后,在保證無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)通信系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確通信的前提下,將改進(jìn)后的壓縮感知算法與RSS定位技術(shù)相結(jié)合,通過(guò)RSS構(gòu)建壓縮感知傳感矩陣,運(yùn)用改進(jìn)的算法進(jìn)行信號(hào)重構(gòu),提高定位的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性與抗噪聲性,實(shí)現(xiàn)高精度、快速無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)多目標(biāo)定位。
[Abstract]:Wireless sensor network (WSN) integrates sensor, wireless communication and embedded system technologies. It can acquire a large amount of reliable and detailed information through sensor node terminal data acquisition and processing in a variety of scenarios. Compression sensing theory can discard the "redundant" information in sparse or compressible signals, reduce the frequency of signals, save the cost of storage and transmission, and collect data for wireless sensor networks. Positioning and other problems provide a new technical solution. This paper focuses on the application of compression sensing technology in virtual MIMO wireless sensor networks, such as adaptive communication and localization, so as to improve the communication performance of wireless sensor networks and improve the accuracy of node location. Firstly, the theory of compression perception is summarized, and several commonly used algorithms of compression perception reconstruction are described in detail. In view of the shortcomings of the traditional compression sensing algorithms, such as high complexity, slow convergence speed and low reconstruction accuracy, based on the basic theory of compression perception, The approximate hyperbolic tangent function with better steepness is used to optimize the approximation function of smooth 0l norm reconstruction algorithm (Smoothed 0ln SL0), and the optimization is carried out according to the mixed optimization algorithm, thus an improved SL0 compression sensing algorithm is proposed. Secondly, the improved compressed sensing reconstruction algorithm is applied to adaptive channel state information feedback of virtual MIMO wireless sensor networks, which reduces the amount of channel state information feedback, reduces the channel overhead, and can reduce the feedback rate at the same time. The maximum total rate of the system and the accuracy of feedback information are increased to improve the network performance and provide a good communication guarantee for wireless sensor network positioning. Finally, on the premise of ensuring the accurate communication of wireless sensor network communication system, the improved compression sensing algorithm is combined with RSS positioning technology, the compressed sensing matrix is constructed by RSS, and the improved algorithm is used to reconstruct the signal. Improve the real-time, accuracy and anti-noise of positioning, achieve high accuracy, fast multi-target positioning in wireless sensor networks.
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP212.9;TN929.5

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本文編號(hào)：2022769