基于 CS 的无线传感器网络动态分簇数据收集算法

摘要：

降低能耗、实现网络的能量均衡和延长网络寿命，是设计无线传感器网络（wireless sensor networks ，WSNs）数据收集算法所面临的主要挑战之一。针对现有无线传感器网络分簇数据收集算法不考虑网络中事件源的发生对数据空间相关性的影响的情况，提出了一种基于压缩感知的以事件源为中心的动态分簇（CS‐based dynamic clustering centred on event source ，CS‐DCES）算法。该算法利用欧氏距离空间相关性模型和第一联合稀疏模型，将受同一个事件源影响的节点分在一个簇中，并以簇为单位进行数据重构，以此增加簇内节点感知数据的空间相关性，减小每簇数据观测量；利用压缩感知收集数据，计算事件源位置，根据事件源位置变化实行动态分簇。并通过实验分析了影响该算法性能的3个因素，即事件的衰减系数、事件源之间的距离和事件源个数，最后给出了算法的适用条件。仿真分析表明，相对于已有算法，CS‐DCES 在满足同一重构精度的前提下，有效减小了数据传输量，节省网络能耗，延长网络寿命。

关键词：无线传感器网络、数据收集、事件源、空间相关性、动态分簇

所属期刊栏目：53

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家科技重大专项基金项目2014zx03006003 T his work was supported by National Science and Technology Major Projects 2014zx03006003．

在线出版日期：2016-10-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：2000-2008