基于投影矢量的雙組播樹高效路由數(shù)據(jù)收集
本文選題:壓縮感知 + 觀測矢量 ; 參考:《傳感技術(shù)學(xué)報》2013年04期
【摘要】:現(xiàn)有的節(jié)點數(shù)據(jù)收集算法復(fù)雜度高,與路由結(jié)合效果不理想,且不能滿足無線傳感器網(wǎng)絡(luò)高效能量的節(jié)點數(shù)據(jù)收集,而壓縮感知理論具有容錯性好、編碼簡單的優(yōu)點;趬嚎s感知的特性,提出了一種傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于投影矢量的雙組播樹高效路由數(shù)據(jù)收集,該算法將貝葉斯壓縮感知理論與傳感器路由相結(jié)合,解決現(xiàn)有算法不能滿足傳感器對能耗敏感的問題。算法的基本思想首先根據(jù)初始觀測矢量來尋求能量高效并得到合適路由的最優(yōu)投影。然后利用節(jié)點系數(shù)能耗最小與廣義矢量的主分量作為目標(biāo)節(jié)點,采用微分熵改變量最大的原則進行求解節(jié)點最佳投影系數(shù),最后在Sink與目標(biāo)節(jié)點路由問題上采用正逆向組播樹進行路由構(gòu)造。理論和仿真結(jié)果表明在保證能耗的條件下取得了較好的重建仿真效果,對無線傳感器通信具有一定的實用價值。
[Abstract]:The existing node data collection algorithms have high complexity, poor performance in combination with routing, and can not meet the needs of node data collection with efficient energy in wireless sensor networks. Compression sensing theory has the advantages of good fault tolerance and simple coding.Based on the characteristics of compression sensing, a novel efficient routing data collection algorithm based on projection vector for dual multicast trees in sensor networks is proposed. The algorithm combines Bayesian compression sensing theory with sensor routing.To solve the problem that the existing algorithm can not satisfy the sensor's sensitivity to energy consumption.The basic idea of the algorithm is to seek energy efficiency and obtain the optimal projection of the appropriate route according to the initial observation vector.Then the minimum energy consumption of node coefficients and the principal components of generalized vectors are used as target nodes, and the principle of maximum variation of differential entropy is used to solve the optimal projection coefficients of nodes.Finally, the forward and reverse multicast tree is used to construct the routing problem between Sink and target node.The theory and simulation results show that the reconstruction simulation results can be achieved under the condition of ensuring energy consumption, and it has certain practical value for wireless sensor communication.
【作者單位】: 湖南工學(xué)院計算機與信息科學(xué)學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金重點項目(60933009) 湖南教育廳科學(xué)研究項目(12C0655,11C0375)
【分類號】:TP393.02
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,本文編號:1751173
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