基于压缩感知的WSN信息收集与恢复

摘要：

无线传感器网络(WSN)具有应用灵活和信息感知有效的特点.压缩传感(CS)将采样与压缩过程进行合并,可以降低信号采样频率,节省存储和传输成本.为将CS理论有效应用到WSN中,提出一种基于时空相关性的块压缩感知全局重构算法BCS-STGR.研究常见测量矩阵的性能并优化WSN的拓扑结构,利用扩散小波对网络进行切分后在每个子网中独立进行数据聚集,最终由选定的中心节点将数据传输给sink接收端.仿真结果表明,BCS-STGR算法的归一化平均绝对误差小于5％,优于传统CS算法和基于时空相关性的分块重构算法.

关键词：压缩感知、无线传感器网络、测量矩阵、时空相关性、重构算法

所属期刊栏目：44

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金“面向社交网络的无线资源管理机制研究”61672342;国家自然科学基金“物联网绿色节能理论与关键技术”61532012

在线出版日期：2018-11-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：91-97