【摘要】：采用壓縮感知的無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集方法要求每個(gè)節(jié)點(diǎn)都參與數(shù)據(jù)收集,會(huì)造成很大的能量浪費(fèi)。本文提出了一種基于自適應(yīng)代表節(jié)點(diǎn)選擇的WSN數(shù)據(jù)收集方法,在保證壓縮感知數(shù)據(jù)重構(gòu)精度的同時(shí),減少參與數(shù)據(jù)收集的節(jié)點(diǎn)數(shù)。首先,采用主成分分析和混合壓縮感知相結(jié)合的辦法設(shè)計(jì)稀疏基;然后,通過(guò)分析稀疏基的框架勢(shì)FP(Frame Potential)設(shè)計(jì)壓縮感知的稀疏觀測(cè)矩陣,從而選擇代表節(jié)點(diǎn),以減少參與數(shù)據(jù)收集的節(jié)點(diǎn)數(shù)目;最后,根據(jù)Sink處數(shù)據(jù)重構(gòu)精度,自適應(yīng)調(diào)整稀疏觀測(cè)矩陣以用作下一時(shí)刻數(shù)據(jù)收集,從而保證數(shù)據(jù)收集的重構(gòu)精度。仿真結(jié)果表明,該方法有效的降低了網(wǎng)絡(luò)能耗和數(shù)據(jù)傳輸量,同時(shí)還保證了每個(gè)時(shí)刻數(shù)據(jù)重構(gòu)的精度。
【圖文】：

限εmin0．02誤差下限εmax0．031M值35%NM最大值MmaxM+2ΔK值8節(jié)點(diǎn)數(shù)N53調(diào)整值Δ5表2NS2仿真參數(shù)設(shè)置參數(shù)名稱配置節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)/個(gè)100緩存隊(duì)列/個(gè)100路由協(xié)議AODV分組大小/b500MAC802．11節(jié)點(diǎn)能量/J100區(qū)域范圍/m2650×650傳輸距離/m752．1重構(gòu)精度仿真對(duì)WSN使用CS的前提是傳感器所收集的信號(hào)是可稀疏的，所以需要對(duì)信號(hào)的可稀疏性進(jìn)行驗(yàn)證。如圖4所示的WSN中，54個(gè)節(jié)點(diǎn)均勻的分布在一個(gè)實(shí)驗(yàn)室里。其中的每一個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)對(duì)房間內(nèi)的溫度、濕度和光照水平進(jìn)行超過(guò)一個(gè)月的測(cè)量。圖4IntelBerkeleylabWSN節(jié)點(diǎn)分布圖由于實(shí)驗(yàn)中的數(shù)據(jù)有一部分發(fā)生了丟包，所以應(yīng)選擇具有連續(xù)數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行稀疏性實(shí)驗(yàn)，其中53號(hào)節(jié)點(diǎn)由于收集的數(shù)據(jù)有一大部分缺少，所以仿真實(shí)驗(yàn)中去掉了53號(hào)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)。圖5為全部53個(gè)節(jié)點(diǎn)前8個(gè)時(shí)刻的實(shí)際溫度采樣信號(hào)經(jīng)過(guò)離散余弦變換DCT(DiscreteCosineTrans-form)后的稀疏系數(shù)均值，從圖5中可知，前8個(gè)時(shí)刻的實(shí)際溫度采樣信號(hào)經(jīng)過(guò)DCT后的均值系數(shù)大部分都變?yōu)?，即信號(hào)在DCT下是可稀疏的。同理，其他時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)也具有同樣的可稀疏性，所以對(duì)于AＲNS的前8個(gè)時(shí)刻的采樣信號(hào)，可采用Hybrid-CS進(jìn)行收集并重構(gòu)后的信號(hào)進(jìn)行代替，且可運(yùn)用DCT域下的矩陣作為前8個(gè)時(shí)刻Hybrid-CS的稀疏基。從稀疏性驗(yàn)證可知，可將Hybrid-CS運(yùn)用于前8個(gè)時(shí)刻節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)收集，則可從第9個(gè)時(shí)刻開(kāi)始將AＲNS運(yùn)用到WSN的數(shù)據(jù)收集過(guò)程中。圖6是從第9個(gè)時(shí)刻開(kāi)始仍采用Hybrid-CS和采用AＲNS后的數(shù)據(jù)相對(duì)重構(gòu)誤差e對(duì)比，其中，重構(gòu)算法采用CoSaMP。1237

限εmin0．02誤差下限εmax0．031M值35%NM最大值MmaxM+2ΔK值8節(jié)點(diǎn)數(shù)N53調(diào)整值Δ5表2NS2仿真參數(shù)設(shè)置參數(shù)名稱配置節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)/個(gè)100緩存隊(duì)列/個(gè)100路由協(xié)議AODV分組大小/b500MAC802．11節(jié)點(diǎn)能量/J100區(qū)域范圍/m2650×650傳輸距離/m752．1重構(gòu)精度仿真對(duì)WSN使用CS的前提是傳感器所收集的信號(hào)是可稀疏的，所以需要對(duì)信號(hào)的可稀疏性進(jìn)行驗(yàn)證。如圖4所示的WSN中，54個(gè)節(jié)點(diǎn)均勻的分布在一個(gè)實(shí)驗(yàn)室里。其中的每一個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)對(duì)房間內(nèi)的溫度、濕度和光照水平進(jìn)行超過(guò)一個(gè)月的測(cè)量。圖4IntelBerkeleylabWSN節(jié)點(diǎn)分布圖由于實(shí)驗(yàn)中的數(shù)據(jù)有一部分發(fā)生了丟包，所以應(yīng)選擇具有連續(xù)數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行稀疏性實(shí)驗(yàn)，其中53號(hào)節(jié)點(diǎn)由于收集的數(shù)據(jù)有一大部分缺少，所以仿真實(shí)驗(yàn)中去掉了53號(hào)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)。圖5為全部53個(gè)節(jié)點(diǎn)前8個(gè)時(shí)刻的實(shí)際溫度采樣信號(hào)經(jīng)過(guò)離散余弦變換DCT(DiscreteCosineTrans-form)后的稀疏系數(shù)均值，從圖5中可知，，前8個(gè)時(shí)刻的實(shí)際溫度采樣信號(hào)經(jīng)過(guò)DCT后的均值系數(shù)大部分都變?yōu)?，即信號(hào)在DCT下是可稀疏的。同理，其他時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)也具有同樣的可稀疏性，所以對(duì)于AＲNS的前8個(gè)時(shí)刻的采樣信號(hào)，可采用Hybrid-CS進(jìn)行收集并重構(gòu)后的信號(hào)進(jìn)行代替，且可運(yùn)用DCT域下的矩陣作為前8個(gè)時(shí)刻Hybrid-CS的稀疏基。從稀疏性驗(yàn)證可知，可將Hybrid-CS運(yùn)用于前8個(gè)時(shí)刻節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)收集，則可從第9個(gè)時(shí)刻開(kāi)始將AＲNS運(yùn)用到WSN的數(shù)據(jù)收集過(guò)程中。圖6是從第9個(gè)時(shí)刻開(kāi)始仍采用Hybrid-CS和采用AＲNS后的數(shù)據(jù)相對(duì)重構(gòu)誤差e對(duì)比，其中，重構(gòu)算法采用CoSaMP。1237

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