本文選題：無線傳感器網(wǎng)絡(luò) + 數(shù)據(jù)采集�。� 參考：《計算機工程與應用》2017年24期

【摘要】：為提高無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks,WSNs)數(shù)據(jù)處理效率和降低網(wǎng)絡(luò)能耗,提出了一種基于自適應智能優(yōu)化和分簇壓縮感知的WSNs稀疏數(shù)據(jù)采集方案。首先,建立分簇WSNs稀疏數(shù)據(jù)通信模型,通過定量分析節(jié)點密度與網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)通信總跳數(shù)的關(guān)系,給出網(wǎng)絡(luò)自適應分簇結(jié)果,并采用簇內(nèi)觀測矩陣測量數(shù)據(jù)獲取和簇間多跳通信方式完成WSNs壓縮感知數(shù)據(jù)采集;其次,采用St OMP算法進行稀疏信號重構(gòu),針對網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)據(jù)包丟失等鏈路不可靠情況,引入相關(guān)性矩陣變換策略,以降低錯誤數(shù)據(jù)傳輸對數(shù)據(jù)重構(gòu)的影響,針對數(shù)據(jù)稀疏度未知特性和St OMP算法參數(shù)配置難的缺陷,將一種新型自適應智能優(yōu)化(Improved Adaptive Intelligent Optimization algorithm,IAIO)算法應用于CS重構(gòu)算法中,在理論分析IAIO全局尋優(yōu)能力的基礎(chǔ)上,實現(xiàn)對稀疏數(shù)據(jù)的可靠重構(gòu)。最后,仿真結(jié)果表明,該方案能夠?qū)崿F(xiàn)稀疏信號的精確重構(gòu),而且降低了網(wǎng)絡(luò)通信總量,提高了網(wǎng)絡(luò)生存時間。
[Abstract]:In order to improve the data processing efficiency of Wireless Sensor Networks (WSNs) and reduce network energy consumption, a WSNs sparse data acquisition scheme based on adaptive intelligent optimization and clustering compression sensing is proposed. Firstly, a cluster WSNs sparse data communication model is established, and the network adaptive clustering results are given by quantitative analysis of the relationship between node density and the total hops of network data communication. The data acquisition of in-cluster observation matrix measurement and multi-hop communication between clusters are used to complete the WSNs compressed perceptual data acquisition. Secondly, the sparse signal reconstruction based on St OMP algorithm is used to deal with the unreliable link, such as network node data packet loss, etc. The correlation matrix transformation strategy is introduced to reduce the influence of error data transmission on data reconfiguration. Aiming at the unknown property of data sparsity and the difficulty in parameter configuration of St OMP algorithm, the proposed algorithm has the following advantages: 1. A new adaptive intelligent improved Adaptive Intelligent Optimization algorithm is applied to the CS reconstruction algorithm. Based on the theoretical analysis of the global optimization ability of IAIO, the reliable reconstruction of sparse data is realized. Finally, the simulation results show that the proposed scheme can accurately reconstruct sparse signals, reduce the total amount of network communication, and improve the network lifetime.
【作者單位】： 內(nèi)蒙古科技大學包頭師范學院信息科學與技術(shù)學院;
【基金】：國家自然科學基金(No.61762071,No.61163025) 內(nèi)蒙古自治區(qū)自然科學基金(No.2016MS0614) 內(nèi)蒙古自治區(qū)高等學校科學研究基金(No.NJZY201,No.NJZY17287) 教育部“網(wǎng)絡(luò)攻防聯(lián)合實驗室建設(shè)項目” 內(nèi)蒙古科技大學包頭師范學院教改項目(No.BSJG15Q002,No.BSJG15Z002)
【分類號】：TN929.5;TP212.9

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本文編號：1909827