發(fā)布時(shí)間：2025-03-15 05:42

　　一般情況下,由無線傳感器網(wǎng)絡(luò)生成的海量感知數(shù)據(jù)記錄并描述了監(jiān)測對象的某種狀態(tài)。但是,由于傳感器網(wǎng)絡(luò)自身的特點(diǎn),節(jié)點(diǎn)采集的感知數(shù)據(jù)由于時(shí)間和空間上的相關(guān)性會存在大量冗余。因此,我們需要設(shè)計(jì)有效的數(shù)據(jù)收集策略來有效剔除冗余數(shù)據(jù),提取數(shù)據(jù)中的有價(jià)值信息。在眾多的感知數(shù)據(jù)壓縮和收集策略中,壓縮感知理論就是一種新穎的策略。壓縮感知理論有三個(gè)重要內(nèi)容:分別是特定變換基下信號的稀疏表征、構(gòu)建與特定基不相關(guān)的觀測矩陣以及重構(gòu)信號算法。壓縮感知理論表明只有可壓縮性信號,或者特定變換基下的稀疏信號,才可以通過求解一個(gè)優(yōu)化問題,從少量的樣本中利用重構(gòu)算法重構(gòu)出原始信號,以達(dá)到減少網(wǎng)絡(luò)中大量數(shù)據(jù)冗余的目的。本文主要針對以上問題,以壓縮感知作為理論基礎(chǔ),對信號的稀疏性以及基于壓縮感知的路由策略（即,壓縮感知中觀測矩陣的構(gòu)建）進(jìn)行了研究。主要貢獻(xiàn)如下:（1）收集感知數(shù)據(jù):包括真實(shí)信號和人工合成信號。首先,在真實(shí)世界中部署100個(gè)ZigBee節(jié)點(diǎn),形成ZigBee傳感器網(wǎng)絡(luò),并收集了八種不同場景的采樣信號。其次,為了研究特定信號下壓縮感知的性能,我們設(shè)計(jì)了人工合成信號。（2）設(shè)計(jì)正交變換基:在壓縮感知中,不同的正交變...

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1無線傳感器網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

圖2.1無線傳感器網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的主要任務(wù)是通過感知識別技術(shù)產(chǎn)生感知數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)發(fā)送。傳感器節(jié)點(diǎn)、匯聚節(jié)點(diǎn)(以下簡稱匯點(diǎn))和任務(wù)管理節(jié)點(diǎn)是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的要構(gòu)成部分。

圖2.3壓縮感知理論框架

圖2.3壓縮感知理論框架壓縮性信號NxR的長度為N，可以看成是N×1維的列向TNx]。自然界中大多數(shù)信號都具有稀疏性，只要找到合適的變變?yōu)橄∈栊盘枴＜僭O(shè)信號x是正交基NNR下的稀疏信

圖3.1a)-h)表示從物理世界中收集到的八種不同場景的真實(shí)信號，每一種場景的信號包括4種

h1)h2)圖3.1a)-h)表示從物理世界中收集到的八種不同場景的真實(shí)信號，每一種場景的信號包括4種數(shù)據(jù)，分別為溫度、濕度、空氣質(zhì)量、光敏。其中，部分場景的光敏傳感器數(shù)值很大，故分為兩幅圖展示數(shù)據(jù)

圖3.2不同場景的采樣信號在不同的正交變換下的稀疏度

圖3.2不同場景的采樣信號在不同的正交變換下的稀疏度，我們展示了a)-h)八種不同場景的采樣信號分別在離散傅、小波變換、Row-trans變換、Col-trans變換下的稀疏表征傅里葉變換和離散余弦變換下信號的稀疏度不太顯著，小波

本文編號：4035253