隨著智能地球和城市的持續(xù)發(fā)展,由于無線感知設(shè)備的不斷大量部署,使感知數(shù)據(jù)跨越了爆炸性增長的新時代。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network,WSN)作為感知大數(shù)據(jù)的主要來源之一,廣泛應用于智能交通、環(huán)境監(jiān)測、工業(yè)生產(chǎn)等領(lǐng)域。然而,感知節(jié)點的能量非常有限,通常不能及時充電。同時,由于WSN的部署環(huán)境復雜,數(shù)據(jù)收集方案仍然面臨安全威脅。傳統(tǒng)的WSN已經(jīng)不能滿足海量數(shù)據(jù)的處理和管理要求。因此,如何在保證數(shù)據(jù)安全的前提下高效的收集數(shù)據(jù),達到延長網(wǎng)絡(luò)生命周期的目標成為亟待解決的關(guān)鍵問題。本文針對當前數(shù)據(jù)收集方案在空時相關(guān)性挖掘、稀疏字典的設(shè)計以及數(shù)據(jù)隱私保護等方面存在的突出問題,主要的創(chuàng)新性貢獻包括如下三個方面:1)基于分層壓縮的高效感知數(shù)據(jù)收集機制。針對當前數(shù)據(jù)收集機制在挖掘數(shù)據(jù)相關(guān)性和提高壓縮率(或提高重建效果)等方面存在的問題,提出基于分層壓縮的高效感知數(shù)據(jù)收集機制(LCS-EDC)。首先設(shè)計了一個支持挖掘空時相關(guān)性的多層次網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。然后,分別構(gòu)建了特定的投影方法來挖掘感知節(jié)點中的時間相關(guān)性、簇內(nèi)數(shù)據(jù)的空間相關(guān)性和簇間數(shù)據(jù)的空間相關(guān)性。同時,提出了詳細的求解方法,以恢復原始數(shù)據(jù),實現(xiàn)在Sink節(jié)點的近似數(shù)據(jù)采集。最后,仿真結(jié)果表明,所提出的分層壓縮方案與傳統(tǒng)的壓縮方案相比具有更好的重建性能(即實現(xiàn)高效、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)采集)。2)基于分層自適應壓縮的高效數(shù)據(jù)收集機制。針對基于分層壓縮的高效感知數(shù)據(jù)收集機制性能有提升的空間,即進一步挖掘感知節(jié)點的時間相關(guān)性、簇頭節(jié)點的空間相關(guān)性(簇內(nèi))和處理節(jié)點的空間相關(guān)性(簇間)。本部分做擴展研究,該機制通過訓練稀疏字典,以適應不同類型的數(shù)據(jù),獲得更好的稀疏表示,進一步提高了數(shù)據(jù)重建精度。最后,通過對實際數(shù)據(jù)的仿真,結(jié)果表明,所提出的分層自適應壓縮方案可以實現(xiàn)高效、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)采集,具有更好的重建性能。3)基于空時相關(guān)性的隱私保護數(shù)據(jù)收集機制。針對WSN中數(shù)據(jù)收集機制仍然面臨安全威脅問題,本機制設(shè)計了一個輕量級的加密方法,該機制保證了數(shù)據(jù)的隱私不受外部竊聽者和內(nèi)部好奇者的攻擊,而且這種加密方法不破壞數(shù)據(jù)的相關(guān)性,有利于在加密采樣數(shù)據(jù)的過程中同時執(zhí)行解密和解壓縮操作。此外,本機制在每個感知節(jié)點(包括簇頭節(jié)點)獨立采樣和加密,在Sink節(jié)點聯(lián)合重建和解密,充分挖掘數(shù)據(jù)的空時相關(guān)性,相對重建誤差較小。最后,仿真結(jié)果表明,本機制不僅可以做到高效的收集數(shù)據(jù),而且還可以保證其過程的安全性。
【學位單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TP309;TP212.9;TN929.5
【部分圖文】：

圖 2.1 冗余的圖像數(shù)據(jù)樣一個事實：在轉(zhuǎn)換過程中，許多類型的信息以從這些壓縮采樣信號以及通過奈奎斯特理論采了解 CS 的過程，接下來的內(nèi)容將詳細介紹 CS。圖 2.2 冗余的圖像數(shù)據(jù)左到右依次看，M1y R 表示被觀測過的測量值，

圖 2.1 冗余的圖像數(shù)據(jù)縮感知依賴于這樣一個事實：在轉(zhuǎn)換過程中，許多類型的信息都具有一種稱為。所需的信息可以從這些壓縮采樣信號以及通過奈奎斯特理論采樣的整個信號了可以進一步的了解 CS 的過程，接下來的內(nèi)容將詳細介紹 CS 的具體流程。壓[19]如圖 2.2 所示。

圖 3.5 不同方案中重建效果的比較示，隨著 RRE 的增加，能耗呈線性增長。同時，該圖也表明，變時，其能耗低于基于分簇的壓縮方案。例如，當 RRE 設(shè)置為DC 的能耗為 5.512 mJ，而集群壓縮方案的能耗為 7.166 mJ，這樣量，這對延長整個網(wǎng)絡(luò)的壽命是一個很大的改進。結(jié)的基于壓縮感知的空時數(shù)據(jù)壓縮方案可以顯著降低數(shù)據(jù)收集的通同簇之間在空間維度上的數(shù)據(jù)相關(guān)性。實際上，發(fā)現(xiàn)和利用不同步提高壓縮率（或提高重建效果）。為了實現(xiàn)在 Sink 節(jié)點的高效一個分層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，支持對感知節(jié)點的時間相關(guān)性、簇頭節(jié)點理節(jié)點的空間相關(guān)性（簇間）的挖掘。然后，提出了從空時維度
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本文編號：2874460