压缩感知高效的分簇数据收集算法

摘要：

压缩感知(compressive sensing,CS)具有减少数据量和能量负载均衡的特点,提供了利用少量测量值恢复原始数据的新方法,使得数据收集的能量消耗大大减少.针对无线传感器网络寿命最大化进行研究,将混合压缩感知算法与分簇算法结合,基站从N个传感器收集M个测量向量,利用压缩感知高概率的恢复N传感器收集的数据,极大地减少了网络能量的消耗.在簇内,簇头节点收集簇内节点的数据,然后对数据压缩进行处理,将自己本身的数据投影后,两者数据相加,簇头间建立骨干网,簇头沿骨干网数据传输数据至父簇头或基站.进一步,分析了网络的能量消耗和能量消耗最少时的最优簇数量的关系,最后,通过实验仿真,提出的算法和已经存在的算法相比能提高网络寿命.

关键词：无线传感器网络、压缩感知、骨干网、分簇、网络寿命

所属期刊栏目：32

分类号：TP393.09(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重大设备开发专项资金资助项目2013YQ030595

在线出版日期：2015-12-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：3756-3759