【摘要】：降低能耗、實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的能量均衡和延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命,是設(shè)計(jì)無(wú)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(duì)現(xiàn)有無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇?cái)?shù)據(jù)收集算法不考慮網(wǎng)絡(luò)中事件源的發(fā)生對(duì)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(dòng)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(gè)事件源影響的節(jié)點(diǎn)分在一個(gè)簇中,并以簇為單位進(jìn)行數(shù)據(jù)重構(gòu),以此增加簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)感知數(shù)據(jù)的空間相關(guān)性,減小每簇?cái)?shù)據(jù)觀測(cè)量;利用壓縮感知收集數(shù)據(jù),計(jì)算事件源位置,根據(jù)事件源位置變化實(shí)行動(dòng)態(tài)分簇.并通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析了影響該算法性能的3個(gè)因素,即事件的衰減系數(shù)、事件源之間的距離和事件源個(gè)數(shù),最后給出了算法的適用條件.仿真分析表明,相對(duì)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(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命.

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2759289