基于壓縮感知的WSN數(shù)據(jù)壓縮與檢測.pdf

1、隨著通信技術(shù)的發(fā)展，無線傳感網(wǎng)絡(luò)（WSN）的研究愈來愈受到關(guān)注。WSN的傳感器節(jié)點一般采用微型電池供電，節(jié)點數(shù)據(jù)采用多跳的方式進行傳輸，從而造成了WSN的能量受限及負載不平衡。WSN節(jié)點存在大量的感知數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的傳輸、處理和存儲需要消耗較大量的能量。因此，節(jié)省能耗的一種有效途徑就是采用壓縮感知進行數(shù)據(jù)壓縮。為了平衡負載、降低能耗達到延長網(wǎng)絡(luò)使用壽命的目的，本文采用壓縮感知方法對WSN數(shù)據(jù)的檢測、壓縮和重建進行了研究。為了平衡負載，本

2、文設(shè)計了一種新的觀測矩陣更好地平衡節(jié)點負載；對信號稀疏變換采用改進主成分分析，壓縮處理的數(shù)據(jù)，保證重構(gòu)精度；采用改進后帶有反饋的貝葉斯模型的算法，改進重建信號的精度。本文的主要工作如下：
　　首先，針對無線傳感網(wǎng)絡(luò)中使用高斯隨機矩陣不能很好平衡負載的問題，本文結(jié)合路由選擇設(shè)計了一種新的觀測矩陣，即以小組方式平分WSN節(jié)點，在不影響重構(gòu)精度的情況下，輪流向匯聚節(jié)點傳輸數(shù)據(jù)，并結(jié)合反饋系數(shù)做稍微的調(diào)整，達到利用壓縮感知的方法平衡負載，

3、并對此進行了仿真實驗驗證。
　　其次，對WSN數(shù)據(jù)的壓縮，采用改進的主成分分析方法(PCA)。由于離散余弦變換和小波變換分別只適合平滑的信號和帶有尖峰、斷點的信號，而無線傳感網(wǎng)絡(luò)中采集的信號既可能是平滑的也能是帶有尖峰的，并且具有較強的統(tǒng)計相關(guān)特性，所以本文采用了改進主成分分析方法。針對WSN數(shù)據(jù)，采用逐層融合的傳輸方式，對每層都進行獨立的主成分分析來壓縮數(shù)據(jù)，以達到減少傳輸?shù)臄?shù)據(jù)、節(jié)省能量的目的。在此基礎(chǔ)上，本文還對多重主成分分