【摘要】：降低能耗、實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的能量均衡和延長網(wǎng)絡(luò)壽命,是設(shè)計無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(wireless sensor networks,WSNs)數(shù)據(jù)收集算法所面臨的主要挑戰(zhàn)之一.針對現(xiàn)有無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇數(shù)據(jù)收集算法不考慮網(wǎng)絡(luò)中事件源的發(fā)生對數(shù)據(jù)空間相關(guān)性的影響的情況,提出了一種基于壓縮感知的以事件源為中心的動態(tài)分簇(CS-based dynamic clustering centred on event source,CS-DCES)算法.該算法利用歐氏距離空間相關(guān)性模型和第一聯(lián)合稀疏模型,將受同一個事件源影響的節(jié)點分在一個簇中,并以簇為單位進行數(shù)據(jù)重構(gòu),以此增加簇內(nèi)節(jié)點感知數(shù)據(jù)的空間相關(guān)性,減小每簇數(shù)據(jù)觀測量;利用壓縮感知收集數(shù)據(jù),計算事件源位置,根據(jù)事件源位置變化實行動態(tài)分簇.并通過實驗分析了影響該算法性能的3個因素,即事件的衰減系數(shù)、事件源之間的距離和事件源個數(shù),最后給出了算法的適用條件.仿真分析表明,相對于已有算法,CS-DCES在滿足同一重構(gòu)精度的前提下,有效減小了數(shù)據(jù)傳輸量,節(jié)省網(wǎng)絡(luò)能耗,延長網(wǎng)絡(luò)壽命.

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2759289