【摘 要】
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基于压缩感知的无线传感器网络数据收集被认为是一种有效的网内数据压缩技术,其具有网络通信代价小与均衡网络能量消耗的特点.现有基于压缩感知数据收集方案主要针对可靠无线
【机 构】
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安徽工业大学计算机科学与技术学院,安徽 马鞍山,243032中国科学技术大学计算机科学与技术学院,合肥,230027;
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基于压缩感知的无线传感器网络数据收集被认为是一种有效的网内数据压缩技术,其具有网络通信代价小与均衡网络能量消耗的特点.现有基于压缩感知数据收集方案主要针对可靠无线传感器网络环境,即链路不存在网络丢包现象.然而现实网络运行结果表明网络丢包是一种常见现象,网络丢包会导致这些方案数据恢复性能易受干扰.为了提高压缩感知在不可靠链路下数据的鲁棒性,该文提出一种联合路由的稀疏投影数据收集方案,其可以有效降低网络丢包对感知数据质量的影响.该方案主要是通过两个方面技术来提高不可靠链路下数据的鲁棒性.首先,根据路由设计稀疏投影矩阵,降低网络丢包对测量值数据的破坏;其次,进行稀疏投影矩阵限制下的低相干稀疏表示基设计,保证被压缩数据有效恢复与重构.为了满足稀疏表示基与稀疏投影路由矩阵之间的低相干性,该文给出一种稀疏表示基学习算法.除此之外,该文还给出分布式网络环境下稀疏随机投影数据收集实现算法.真实网络数据实验结果表明,文中提出的稀疏表示基学习算法得到的稀疏表示基可以有效压缩网络数据,同时即便在丢包率为20％情况下网络感知数据仍能被有效恢复.能量仿真结果表明,对比现有压缩感知数据收集方案,文中提出的方案可以有效减少网络能量消耗.
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