發(fā)布時(shí)間：2017-09-19 03:50

  本文關(guān)鍵詞：基于壓縮感知與占空比的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)能算法研究

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【摘要】：在無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)路中,節(jié)點(diǎn)有限的能量已嚴(yán)重限制了其應(yīng)用發(fā)展。因此,如何有效地降低網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能耗、提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃跃统蔀榱藷o(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)研究領(lǐng)域中的工作重點(diǎn)。占空比技術(shù)根據(jù)所接收數(shù)據(jù)信息的標(biāo)識(shí)位決定節(jié)點(diǎn)處于工作或睡眠狀態(tài),避免了網(wǎng)絡(luò)中重復(fù)數(shù)據(jù)的接收,有效地提升了數(shù)據(jù)投遞率和網(wǎng)絡(luò)生命周期。壓縮感知理論利用信號(hào)的稀疏性將信號(hào)壓縮至低維空間上,再利用這部分壓縮信號(hào)高概率地重構(gòu)出原始信號(hào),有效地降低了網(wǎng)絡(luò)中傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了節(jié)能的目標(biāo)。本文以降低網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能耗為研究目標(biāo),從減少網(wǎng)絡(luò)中重復(fù)數(shù)據(jù)量的傳輸出發(fā),深入研究了無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的能耗問(wèn)題,進(jìn)而提出了融合占空比技術(shù)與壓縮感知理論的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)能算法。本文主要的研究點(diǎn)和創(chuàng)新點(diǎn)如下:1.提出了一種基于占空比技術(shù)的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)能算法。該算法根據(jù)所接收數(shù)據(jù)信息的標(biāo)識(shí)位來(lái)決定節(jié)點(diǎn)處于工作模式還是睡眠模式,避免了網(wǎng)絡(luò)中重復(fù)數(shù)據(jù)的接收,從而降低了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能耗。本文還計(jì)算與分析了該算法系統(tǒng)下的網(wǎng)絡(luò)能耗的理論最大值,并證明了多跳無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的能耗具有最優(yōu)解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與泛洪模式下的算法相比,該算法能夠延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命周期57.5%,降低節(jié)點(diǎn)平均能耗65.8%,提高數(shù)據(jù)包傳輸率20.5%,從而有效地改善了整個(gè)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)性能。2.提出了一種結(jié)合壓縮感知理論與占空比技術(shù)的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)能算法。該算法充分利用了節(jié)點(diǎn)感知數(shù)據(jù)在時(shí)間和空間上的相關(guān)性,在信源節(jié)點(diǎn)利用有限域壓縮感知對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)膲嚎s,并使用占空比技術(shù)進(jìn)行處理,從而在很大程度上降低了網(wǎng)絡(luò)中所傳送的數(shù)據(jù)量,隨之降低了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能耗。本文對(duì)有限域壓縮感知進(jìn)行了深入地研究與分析,進(jìn)而構(gòu)建了改進(jìn)型的多項(xiàng)式確定性矩陣來(lái)作為測(cè)量矩陣。通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真可以知道,與其他節(jié)能算法相比,該算法能夠有效減少網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能耗30%,提高數(shù)據(jù)重構(gòu)效率2.5%,從而在保證數(shù)據(jù)可靠傳輸?shù)那疤嵯卵娱L(zhǎng)了系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)生命周期。
【關(guān)鍵詞】：無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò) 占空比 壓縮感知 節(jié)能 網(wǎng)絡(luò)生命周期
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TN929.5;TP212.9
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)概述11-13
• 1.3 研究現(xiàn)狀13-16
• 1.3.1 WSN節(jié)能的研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3.2 壓縮感知理論的研究現(xiàn)狀15-16
• 1.4 本文的研究?jī)?nèi)容與組織結(jié)構(gòu)16-18
• 1.4.1 研究?jī)?nèi)容16-17
• 1.4.2 組織結(jié)構(gòu)17-18
• 第二章 壓縮感知的理論框架18-28
• 2.1 信號(hào)的稀疏表示20-22
• 2.1.1 稀疏性的定義及意義20-21
• 2.1.2 信號(hào)稀疏表示的方法21-22
• 2.2 信號(hào)的觀(guān)測(cè)矩陣的設(shè)計(jì)22-25
• 2.2.1 有限等距性質(zhì)23-24
• 2.2.2 相干性24-25
• 2.2.3 常用的觀(guān)測(cè)矩陣25
• 2.3 信號(hào)的重構(gòu)25-26
• 2.4 本章小結(jié)26-28
• 第三章 基于占空比的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)能算法28-44
• 3.1 系統(tǒng)模型29-31
• 3.1.1 系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)模型29-30
• 3.1.2 系統(tǒng)能耗模型30-31
• 3.2 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能耗、網(wǎng)絡(luò)生命周期的計(jì)算與分析31-37
• 3.2.1 Flooding(泛洪)模式下的網(wǎng)絡(luò)生命周期上界32-34
• 3.2.2 瓶頸區(qū)域的半徑范圍34-35
• 3.2.3 占空比模式下的網(wǎng)絡(luò)生命周期上界35-37
• 3.3 占空比節(jié)能算法(DCES)37-38
• 3.4 實(shí)驗(yàn)仿真與結(jié)果分析38-43
• 3.5 本章小結(jié)43-44
• 第四章 融合CS與DC的無(wú)線(xiàn)傳感器節(jié)能算法44-54
• 4.1 壓縮感知理論的原理44-46
• 4.2 融合壓縮感知的占空比節(jié)能算法46-50
• 4.2.1 系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)模型47-48
• 4.2.2 節(jié)能算法48-49
• 4.2.3 網(wǎng)絡(luò)能耗分析49-50
• 4.3 實(shí)驗(yàn)仿真與結(jié)果分析50-53
• 4.4 本章小結(jié)53-54
• 第五章 總結(jié)與展望54-56
• 5.1 總結(jié)54-55
• 5.2 展望55-56
• 參考文獻(xiàn)56-62
• 致謝62-63
• Ⅳ－2答辯委員會(huì)對(duì)論文的評(píng)定意見(jiàn)63

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