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

【摘要】：壓縮感知(Compressed Sensing, CS)是一種新穎的信號(hào)描述與處理方法。相對(duì)于傳統(tǒng)的方法,它具備明顯的優(yōu)勢(shì)：以遠(yuǎn)低于香農(nóng)-奈奎斯特的速率采樣數(shù)據(jù)；可同時(shí)進(jìn)行信號(hào)采樣和數(shù)據(jù)壓縮；利用極少采樣值可精確恢復(fù)原始信號(hào)。該方法目前已廣泛應(yīng)用于無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network, WSN)。本文應(yīng)用壓縮感知深入地研究了無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)收集,主要研究?jī)?nèi)容如下：針對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)采集的原始數(shù)據(jù)種類(lèi)多、數(shù)據(jù)壓縮性能差所造成的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸代價(jià)大和重構(gòu)信號(hào)質(zhì)量差等問(wèn)題,本文提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)特性CS的有效數(shù)據(jù)收集方法。首先,通過(guò)分析網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)選用了分簇的網(wǎng)絡(luò)模型；其次,結(jié)合分簇網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)對(duì)原始數(shù)據(jù)的時(shí)空相關(guān)性分析,使用優(yōu)化的聯(lián)合稀疏模型進(jìn)行數(shù)據(jù)處理；最后,在分簇的網(wǎng)絡(luò)模型中,利用壓縮感知進(jìn)行傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的采集與傳輸。本文通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法,它不僅顯著地提高了數(shù)據(jù)的壓縮性能,而且有效地減少了網(wǎng)絡(luò)的傳輸能耗。針對(duì)隨機(jī)測(cè)量矩陣和信號(hào)重構(gòu)算法是制約壓縮感知應(yīng)用與發(fā)展的核心問(wèn)題,本文提出了一種基于最優(yōu)測(cè)量矩陣的有效數(shù)據(jù)收集方法。首先,簡(jiǎn)要地對(duì)相干性及QR分解進(jìn)行了描述；其次,利用矩陣間互不相干性的特征,并引入近似QR分解的優(yōu)化方法,構(gòu)造了由稀疏矩陣和測(cè)量矩陣所決定的格拉姆矩陣；最后,對(duì)格拉姆矩陣進(jìn)行相干性閾值和縮放的處理。本文實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,優(yōu)化后的測(cè)量矩陣和稀疏矩陣所得到的格拉姆矩陣具有更好的收斂性和互不相干性,同時(shí)優(yōu)化后的測(cè)量矩陣在-定程度上提高了信號(hào)重構(gòu)的精確度。本文從上述兩方面進(jìn)行深入地研究來(lái)提高基于壓縮感知的數(shù)據(jù)收集的性能,即：通過(guò)建立基于網(wǎng)絡(luò)特性CS的有效數(shù)據(jù)收集來(lái)提高數(shù)據(jù)的壓縮性能和減少網(wǎng)絡(luò)的傳輸能耗；通過(guò)設(shè)計(jì)最優(yōu)測(cè)量矩陣的有效數(shù)據(jù)收集來(lái)獲得具有更多信息量的測(cè)量值來(lái)完善對(duì)測(cè)量值的優(yōu)化,并提高了信號(hào)重構(gòu)的精確度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文中提出的方法既可有效提高數(shù)據(jù)的壓縮性能和減少網(wǎng)絡(luò)的傳輸能耗,又能高效恢復(fù)原始信號(hào)。
【關(guān)鍵詞】：無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò) 壓縮感知 數(shù)據(jù)收集 數(shù)據(jù)分析 測(cè)量矩陣
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TN929.5;TP212.9
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 目錄7-9
• CONTENTS9-11
• 第一章 緒論11-20
• 1.1 研究背景及意義11-15
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-18
• 1.3 論文內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排18-20
• 第二章 CS理論基礎(chǔ)20-29
• 2.1 引言20
• 2.2 CS理論20-28
• 2.2.1 相關(guān)工作22-24
• 2.2.2 稀疏表示24-25
• 2.2.3 測(cè)量矩陣25-26
• 2.2.4 重構(gòu)算法26-28
• 2.3 本章小結(jié)28-29
• 第三章 基于網(wǎng)絡(luò)特性CS的有效數(shù)據(jù)收集29-41
• 3.1 引言29
• 3.2 系統(tǒng)模型29-34
• 3.2.1 網(wǎng)絡(luò)模型29-31
• 3.2.2 能量模型31
• 3.2.3 數(shù)據(jù)分析31-34
• 3.2.4 數(shù)據(jù)收集34
• 3.3 算法實(shí)現(xiàn)34-37
• 3.4 仿真與分析37-39
• 3.5 本章小結(jié)39-41
• 第四章 基于最優(yōu)測(cè)量矩陣的有效數(shù)據(jù)收集41-52
• 4.1 引言41
• 4.2 算法優(yōu)化41-43
• 4.2.1 相干性41
• 4.2.2 近似QR分解41-43
• 4.2.3 測(cè)量矩陣優(yōu)化43
• 4.3 算法實(shí)現(xiàn)43-44
• 4.4 仿真與分析44-51
• 4.5 本章小結(jié)51-52
• 結(jié)論與展望52-54
• 參考文獻(xiàn)54-60
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況60-62
• 致謝6

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