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分布式压缩感知(Distributed Compressed Sensing, DCS)是在无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)中减少数据传输量、降低能量消耗的有效手段。该文面向分簇WSN,提出层次化分布式压缩感知(Hierarchical Distributed Compressed Sensing, HDCS)。在利用簇内DCS消除簇内时间、空间冗余的基础上,利用簇间DCS消除簇间空间冗余,减少簇头的数据发送量。针对分簇WSN采集信号的结构化稀疏特性,建立块稀疏簇内联合稀疏模型与块稀疏簇间联合稀疏模型,提出HDCS观测方案与层次化联合重构算法。仿真结果表明,与普通DCS相比,HDCS在保证重建信号质量的同时,能够有效减轻簇头的通信负担,并显著降低Sink上的信号重构时间。 相似文献
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无线传感器网络在探测目标源时会碰到处理能力不足和能量缺乏的问题。为了克服这些问题,该文提出了基于能量均衡的自适应压缩感知算法。与传统自适应压缩感知算法不同,所提出的算法在选择观测向量时不仅考虑了重构性能,还考虑了节点的能量均衡,防止某些节点过快消耗能量而导致整体网络结构的破坏。同时为了适应不同应用场景的需求,将自适应压缩感知算法和能量均衡压缩感知算法相结合,通过门限值的选择达到灵活配置的目的。仿真实验的结果表明,该文所提出的算法能够有效延长网络生存时间,同时能够实现能耗和收敛性的兼顾。 相似文献
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无线传感器网络(WSN)中传输的数据具有相关性和冗余性。如何有效降低网络中的数据量,延长网络生命周期,始终是WSN的研究热点之一。该文基于WSN中数据序列的相关性,提出一种两步数据压缩算法(TSC-SC)。网络中的簇首和簇内节点执行各自的压缩算法:簇首首先执行相关性分组算法,将数据分组,减少簇内节点的计算量以及消除簇内数据的空间相关性;簇内节点对多属性数据分类压缩,并将压缩参数传至簇首,簇首解压后再次进行分类压缩,进一步消除数据相关性,减少节点数据冗余度,降低通信能耗。为实现对压缩算法的综合性能评价,考虑基本的压缩要求和算法的计算能耗,提出了基于能量判别的算法评估模型(NCER)。仿真结果表明TSC-SC算法可以有效降低压缩比和压缩误差,充分减少数据传输量和网络的通信能耗,利用NCER指标能够直观地评价算法的性能。 相似文献
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无线传感器网络中基于数据融合树的压缩感知算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对无线传感器网络能量有限等特点,将路由策略考虑到投影矩阵的设计中,该文提出了基于数据融合树的压缩感知算法(Compressed Sensing algorithm based on Data Fusion Tree,CS-DFT)。该算法采用稀疏投影矩阵最小化通信消耗,在生成数据融合树的同时减小投影矩阵与稀疏基之间的相关度以保证数据的重构质量。仿真结果表明,该文提出的算法不仅在重构质量和能量消耗之间做到了很好的平衡,同时对于不同稀疏基下的数据也有较高的适应性。 相似文献
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Power saving is a critical issue in wireless sensor networks (WSNs) since sensor nodes are powered by batteries which cannot be generally changed or recharged. As radio communication is often the main cause of energy consumption, extension of sensor node lifetime is generally achieved by reducing transmissions/receptions of data, for instance through data compression. Exploiting the natural correlation that exists in data typically collected by WSNs and the principles of entropy compression, in this Letter we propose a simple and efficient data compression algorithm particularly suited to be used on available commercial nodes of a WSN, where energy, memory and computational resources are very limited. Some experimental results and comparisons with, to the best of our knowledge, the only lossless compression algorithm previously proposed in the literature to be embedded in sensor nodes and with two well- known compression algorithms are shown and discussed. 相似文献
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在无线传感器网络的诸多应用中,被监测区域发生异常情况的概率通常较小,正常情况下,同一传感器节点在前后连续时刻所采集的数据具有时间相关性,处于相邻区域的不同传感器节点在同一时刻所采集的数据具有空间相关性,发送存在时间、空间冗余的数据至基站必将耗费节点大量的能量。该文提出了基于最优阶估计和分布式分簇的传感器网络数据压缩方法,利用节点采集数据的时空相关性,基于最优阶估计在基站处建立相关系数,经分布式分簇,节点仅需传送少量数据,基站根据时空相关性恢复原始数据。仿真结果表明应用该算法,可以有效减少传感器网络中冗余数据传输量和节点能耗,进而延长系统寿命。 相似文献
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针对传感器网络中节点采样数据的空间和时间冗余特点以及节能要求,该文提出了一种基于一元线性回归模型的空时数据压缩算法ODLRST。ODLRST先在每个节点内进行消除时间冗余的数据压缩,再在节点汇集处对来自不同节点的数据消除空间冗余以进一步压缩数据。仿真实验证明,ODLRST能够极大地减少节点发送的数据量和网络中的通信流量,节省并平衡网络中的能量消耗。 相似文献
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数据收集是无线传感器网络研究中的一个关键问题,目前基于树的数据收集方法经常会造成节点负载不均衡、树的高度无法控制等问题,从而使得数据收集延迟加大。针对该问题提出了一个新的算法——基于延迟限定的数据收集算法(DBDG),该算法从一棵最少跳数树(Fewest Hops Tree,FHT)出发,迭代地选择网络中的一条边加入树,通过限定树的高度来满足延迟限定,然后通过使树上"瓶颈节点"的度最小化来延长树的生命周期。仿真实验表明,与目前已有的协议相比,DBDG能在限定的高度内构造生命周期更长的生成树。 相似文献
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数据存储是无线传感器网络中数据管理的基础操作.在移动低占空比传感网中,由于节点的移动性,每个节点需要频繁更新邻居节点集合,使得节点能量消耗过大;同时,节点大部分时间处于睡眠状态,仅在少部分时间内苏醒工作,造成数据备份的通信延迟过大.提出一种快速的低能耗数据保存机制.首先,源节点基于连续时间序列对感知数据进行分段线性拟合压缩;接着,节点根据预估故障概率和存储空间大小,计算出合理的压缩数据备份数量.在此基础上,设计一种动态自适应传输协议.实验仿真表明,与已有存储算法比较,该机制具有更低的传输能耗和通信延迟. 相似文献
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传感器网络为减少冗余数据的传输耗能。降低延迟,需要在路由过程中采用数据聚合技术。文中采用定向传输方式,在消息路由机制基础上提出了一种基于蚁群算法的数据聚合路由算法。该算法主要思想在于将节点能耗、传输距离与聚合收益3方面作为启发因子,通过一组称为“蚂蚁”的人工代理寻找到达汇聚节点的最优路径。该算法利用蚁群算法的正反馈效应来达到数据汇集的目的,不需要网络节点维护全局信息,因此是一种实现数据聚合在能量与时延上折中的分布式路由算法。理论分析和仿真结果说明了新算法的有效性。 相似文献