无线传感器网络中DCS算法研究
无线传感器网络（WSN,Wireless Sensor Networks）是由分布在监测区域内大量的传感器节点组成。节点会采集监测区域内的目标信息，并将采集到的数据通过簇头节点传输到处理端。直接将数据进行传输会因为存在大量冗余信息，额外消耗更多能量，占据宽带资源，降低传感器网络的寿命。因此，要对无线传感器网络中的数据进行压缩处理。无线传感器节点一般是微型而又廉价的，在对数据进行压缩是要考虑到节点的计算能力。　　本文对无线传感器网络的特点进行了描述，并介绍了以往的无线传感器网络中的数据压缩方法。同时介绍了一种新型数据压缩技术——压缩感知(CS，...展开
无线传感器网络（WSN,Wireless Sensor Networks）是由分布在监测区域内大量的传感器节点组成。节点会采集监测区域内的目标信息，并将采集到的数据通过簇头节点传输到处理端。直接将数据进行传输会因为存在大量冗余信息，额外消耗更多能量，占据宽带资源，降低传感器网络的寿命。因此，要对无线传感器网络中的数据进行压缩处理。无线传感器节点一般是微型而又廉价的，在对数据进行压缩是要考虑到节点的计算能力。　　本文对无线传感器网络的特点进行了描述，并介绍了以往的无线传感器网络中的数据压缩方法。同时介绍了一种新型数据压缩技术——压缩感知(CS，Compressed Sensing）。压缩感知技术直接采集压缩后的少量数据，并将这些压缩后的数据传输到处理端进行重构得到原始数据。压缩感知技术具有算法计算复杂度低、压缩效果良好的特点，非常适合无线传感器网络。同时研究了利用不同节点信号相关性，将联合稀疏模型和压缩感知结合起来的分布式压缩感知（DCS,Distributed Compressed Sensing）。在介绍分布式压缩感知理论基础后，对压缩感知的基本理论进行了深刻的阐述，并对压缩感知的数学模型、信号的稀疏变换、观测矩阵的选取和信号的重构进行了细致的分析。本论文主要针对无线传感器网络中压缩感知算法问题进行了研究，主要贡献如下：　　本文提出一种改进的梯度追踪算法。该算法在梯度追踪算法的基础上提出了对步长的改进，降低梯度投影法中收缩路径的锯齿问题。通过仿真实验表明改进的梯度追踪算法兼顾重构速度和重构精度两个问题，优于已有的一些算法。　　本文提出了一种动态自组织成簇算法，该算法能在对无线传感器网络中的数据进行压缩感知算法处理后，对无线传感器网络中的节点进行有效的分簇，确保各簇内部节点间具有较强的相关性。　　本文提出了无线传感器网络中基于联合稀疏模型JSM-1的分布式压缩感知算法。该算法基于无线传感器网络中分布式的概念，对分簇后的簇内数据进行联合处理。在实际的应用当中，无线传感器网络中有大量的传感器节点，使用分布式压缩感知算法不仅能消除处理单个传感器节点内部数据的冗余信息，也能消除感知区域内部各传感器节点之间的冗余信息。实验仿真证明，分布式压缩感知算法具有更好的压缩效率和重构精度。收起
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3秒自动关闭窗口无线传感器网络数据收集关键技术现状研究
1引言无线传感器网络是集分布式信息采集、信息传输和信息处理技术于一体的网络信息系统,是一种以数据为中心的网络,其目的是有效地感知、获取以及传输传感器节点所感知的数据。因此,无线传感器网络的设计必须以传感数据管理(数据收集、数据存储与索引、数据查询等)为中心[1,2],从逻辑概念和软硬件技术两方面实现高性能的以数据为中心的网络系统。无线传感器网络本身只具备有限的通信能力、电源能量、计算机能力和存储能力,且具有巨大的节点规模、感知数据流及很强的网络动态性[3],因此传统的数据管理技术无法直接应用于传感器网络环境。数据收集等技术成为无线传感器网络的研究热点之一。2无线传感器网络数据收集系统数据收集是无线传感器网络的基本功能之一[4],其功能是对传感器节点采集到的数据进行处理,然后将处理后的数据传输至Sink节点,包括数据采集、数据处理和数据传输3个过程。无线传感器网络数据收集系统由数据采集节点(传感器节点)、数据集中节点和上位机构成,...&
(本文共7页)
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数据收集是无线传感器网络的基本功能,也是大多数监测应用的基础。以感知数据为中心的无线传感器网络数据收集技术的主要研究目标是在数据收集过程中减少网络的能量消耗,延长网络的生命周期,避免重新部署无线传感器网络监测系统带来的巨大开销。针对无线传感器网络事件监测应用中,同一监测区域附近的传感器节点收集的感知数据具有极大的时空相关性这一特点,为了减少网络中的数据传输量,降低节点间的通信能耗,提出了一种能量高效的基于线性回归的无线传感器网络分布式数据收集优化策略,通过构建局部感知数据的线性回归模型来表示和预测传感器节点实际感知数据监测值,在误差允许的范围内,节点不需要传输实际监测的感知数据到汇聚节点,而只传输回归模型基函数的参数信息,在不失数据基本结构特征的基础上有效地减少了传感器节点间频繁的数据传输带来的通信开销,而且感知数据的线性回归模型采用计算复杂度低的增量更新方法。仿真实验结果表明,基于线性回归的无线传感器网络数据收集优化策略能以较...&
(本文共162页)
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无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)是目前IT领域中的研究热点之一,美国商业周刊和MIT技术评论在预测未来技术发展报告中,将之列为21世纪最有影响的21项技术和改变世界的10大技术之一。WSN具有规模大、自组织、动态性、可靠性、应用相关和以数据为中心等特点,能应用于军事、环境观测、预报系统、医疗护理、智能家居、建筑物状态监控等领域。当前,人们在传感器网络通信协议、支撑技术以及应用技术等方面展开了大量的研究工作,取得了众多研究成果[1]。本文研究了无线传感器网络数据收集问题中拥塞公平性控制与面向网络寿命最大化优化策略;RSSI指纹库定位算法的精度问题与移动节点的定位问题。具体工作如下:第一,针对传感器网络的拥塞公平性控制问题,提出了基于事件信息量的公平性控制算法EFFRC,实现了数据的有效传输。其基本思想是:根据传感器网络以事件为中心的特点,计算节点包含的潜在事件信息量,并以其为权重进行带宽...&
(本文共129页)
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无线传感器网络(Wireless Sensor Networks)是一种低成本、低功耗、分布式的多跳自组织网络,是近年来在国内外新兴的前沿研究领域，其研究内容涉及无线通信技术、嵌入式技术、传感器技术、分布式处理技术以及微机电技术(MEMS)。无线传感器网络在军事应用、环境科学、医疗保健、工业应用、商务应用等领域有着广阔的应用前景和实用价值。美国商业周刊在预测未来技术发展的报告中，将它列为21世纪最具影响力的21项发明之一，MIT则将它列为改变世界10大关键技术之一，而被美国时代周刊评为2008年全球50大发明之一的“物联网(Internet of things)”，更被认为是无线传感器网络的未来发展方向。无线传感器网络是一种全新的信息获取平台，其分布在监测环境中的节点通过无线多跳传输的方式将监测信息发送给信息收集节点(Sink)。无线传感器网络与传统传感器监测网络有较大不同，其具有以数据收集为中心、节点能量有限、应用相关性强等特...&
(本文共125页)
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无线传感器网络(Wireless Sensor Networks)由大量部署在监测区域内的廉价微型传感器节点组成,通过无线网络通信传输方式形成一个自组织、自适应、多跳的智能网络系统,其目的是协作地实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息(如温度、湿度、气压等),再通过基站发送给管理者。当前,其在工农业、城市管理、生物医疗、环境监测、军事等众多领域已被公认具有十分广阔的应用前景。无线传感器网络作为一种任务型网络,不仅要进行数据的传输,而且要进行数据融合、任务的协同控制等。如何保证任务执行的机密性、数据产生的可靠性以及数据传输的安全性,就成为无线传感器网络安全问题需要全面考虑的内容。可以说,安全问题是制约无线传感器网络发展的一个非常关键因素。博弈论是研究两个或多个参与者谋略和决策问题的理论,能为无线传感器网络安全的研究提供新颖的思路。自组织、无控制中心、动态拓扑、资源有限是无线传感器网络的主要特点,这些特点决定了每一个节点在通信...&
(本文共170页)
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无线传感器网络的应用越来越广泛,网络的规模也越来越大,希望从传感器网络中进行查询的用户在不断增加。由于传感器网络在功耗等方面的诸多限制,现有的传感器网络查询方法已经不能满足大量网络用户的各种查询要求,迫切需要新的技术有效解决无线传感器网络的查询问题。而查询一般可以分为针对部分数据的查询和针对所有数据的查询两种情况,相应的,无线传感器网络最具代表性的两种查询环境是针对部分数据的top-k数据查询和针对所有数据的数据收集查询。长时间以来,top-k查询一直是计算机科学各领域中的一个重要课题。对top-k查询的有效执行是信息搜索的关键问题之一。随着诸如信息物理(cyber-physical)系统等新方向的延伸,大量的用户将直接搜索物理世界中的信息,这对top-k查询技术构成了新的挑战。作为无线传感器网络中最重要的功能之一,top-k查询对许多应用都至关重要,比如环境监测、网络测量、污染物分析等。其中一个重要应用是用户希望无线传感器网络...&
(本文共120页)
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