基于壓縮感知的WSN數(shù)據(jù)壓縮與檢測(cè).pdf

1、隨著通信技術(shù)的發(fā)展，無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)（WSN）的研究愈來(lái)愈受到關(guān)注。WSN的傳感器節(jié)點(diǎn)一般采用微型電池供電，節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采用多跳的方式進(jìn)行傳輸，從而造成了WSN的能量受限及負(fù)載不平衡。WSN節(jié)點(diǎn)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(chǔ)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(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮。為了平衡負(fù)載、降低能耗達(dá)到延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)使用壽命的目的，本文采用壓縮感知方法對(duì)WSN數(shù)據(jù)的檢測(cè)、壓縮和重建進(jìn)行了研究。為了平衡負(fù)載，本

2、文設(shè)計(jì)了一種新的觀測(cè)矩陣更好地平衡節(jié)點(diǎn)負(fù)載；對(duì)信號(hào)稀疏變換采用改進(jìn)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(jìn)后帶有反饋的貝葉斯模型的算法，改進(jìn)重建信號(hào)的精度。本文的主要工作如下：
　　首先，針對(duì)無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)中使用高斯隨機(jī)矩陣不能很好平衡負(fù)載的問(wèn)題，本文結(jié)合路由選擇設(shè)計(jì)了一種新的觀測(cè)矩陣，即以小組方式平分WSN節(jié)點(diǎn)，在不影響重構(gòu)精度的情況下，輪流向匯聚節(jié)點(diǎn)傳輸數(shù)據(jù)，并結(jié)合反饋系數(shù)做稍微的調(diào)整，達(dá)到利用壓縮感知的方法平衡負(fù)載，

3、并對(duì)此進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。
　　其次，對(duì)WSN數(shù)據(jù)的壓縮，采用改進(jìn)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(hào)和帶有尖峰、斷點(diǎn)的信號(hào)，而無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)中采集的信號(hào)既可能是平滑的也能是帶有尖峰的，并且具有較強(qiáng)的統(tǒng)計(jì)相關(guān)特性，所以本文采用了改進(jìn)主成分分析方法。針對(duì)WSN數(shù)據(jù)，采用逐層融合的傳輸方式，對(duì)每層都進(jìn)行獨(dú)立的主成分分析來(lái)壓縮數(shù)據(jù)，以達(dá)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(duì)多重主成分分