基于压缩感知的无线传感器网络节能数据收集

【摘要】：近年来,随着物联网的发展,作为其核心技术之一的无线传感器网络技术成为非常热门的研究内容。无线传感器网络是由部署在监测区域内的大量传感器节点组成,节点通过监测目标区域内的数据信息并进行处理和转发完成工作。随着无线传感器网络规模的不断变大,其传输的数据量也越来越多。而无线传感器网络中的节点的能源基本靠电池提供,节点受体积、功率、成本等条件的限制所以其能量、生命周期有限。数据收集是无线传感器网络的基本应用功能。在网络运行过程中有效采集数据并完成数据的处理是网络应用的重要目标。基于网络构成及数据传输收集的特点,设计良好的方法来解决网络节点能量消耗大、节点生命周期有限、数据收集延迟过大的问题来提升网络数据传输效率是目前无线传感器网络研究领域面临的主要挑战。本文首先介绍了无线传感器网络的网络结构及组成节点的特性并分析了压缩感知技术的基本原理及已有研究成果,提出基于压缩感知理论的无线传感器网络数据传输收集机制。该方法能够实现原始信号的降维,以此降低网络传输收集的数据量,实现网络的节能。然后在传统无线传感器网络能耗模型的基础上针对无线传感器网络的链型网络拓扑结构进行基于压缩感知理论的网络能耗分析模型的构建。在该分析模型的基础上根据压缩感知数据处理方法的特点进行具体能耗分析比较,从理论上证明压缩感知方法相比传统数据处理方法的节能优越性。通过设计实验仿真,实现压缩感知方法在无线传感器网络数据收集处理中的应用。通过相关实验数据比较压缩感知方法与传统方法在网络能耗及网络时延两方面的效果,从实际仿真中验证压缩感知方法的节能优越性及降低网络传输时延的效果。 【关键词】：无线传感器网络 压缩感知 网络能耗模型 网络时延 节能
【学位授予单位】：华东理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP274;TN929.5;TP212.9
【目录】：

• 摘要5-6
• abstract6-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 课题背景及研究意义9-10
• 1.2 本课题国内外研究现状10-13
• 1.2.1 无线传感器网络及其中数据压缩方法分类10-12
• 1.2.2 压缩感知理论研究现状12-13
• 1.3 论文结构及章节安排13-15
• 第二章 无线传感器网络结构及概念简介15-20
• 2.1 无线传感器网络结构及概念介绍15
• 2.2 无线传感器网络节点组成结构15-16
• 2.3 无线传感器网络节点的特点16-17
• 2.4 无线传感器网络的数据压缩17-18
• 2.4.1 无线传感器网络的数据压缩目的17
• 2.4.2 无线传感器网络数据压缩算法简介17-18
• 2.5 无线传感器网络节能技术研究现状18-19
• 2.5.1 传感器网络分簇管理18-19
• 2.5.2 节点休眠策略19
• 2.6 本章小结19-20
• 第三章 基于压缩感知的节能收集机制20-27
• 3.1 压缩感知简介20-22
• 3.1.1 压缩感知基本原理20-21
• 3.1.2 压缩感知理论主要的研究内容21-22
• 3.2 基于压缩感知理论的数据收集机制设计22-23
• 3.3 压缩感知理论研究成果简介与分析23-26
• 3.3.1 信号的稀疏表示23
• 3.3.2 观测矩阵的研究23-25
• 3.3.3 重构算法的研究25-26
• 3.4 本章小结26-27
• 第四章 无线传感器网络节能收集能耗分析模型构建27-35
• 4.1 无线传感器网络节点的组成与能量供应27-28
• 4.2 传感器节点通信单元能耗模型28-29
• 4.3 能耗分析模型的构建29-33
• 4.3.1 链型网络拓扑结构29
• 4.3.2 能耗分析模型的基本设置29-31
• 4.3.3 传统数据传输能耗分析31-32
• 4.3.4 压缩感知数据传输能耗分析32
• 4.3.5 对比分析32-33
• 4.4 本章小结33-35
• 第五章 实验仿真及相关性能分析比较35-46
• 5.1 压缩感知在无线传感器网络中的应用实现35-39
• 5.1.1 实验相关基础设置介绍35
• 5.1.2 具体的算法流程35-36
• 5.1.3 实验结果及分析36-39
• 5.1.4 实验总结39
• 5.2 传统方法与压缩感知方法的能耗及网络生命周期比较39-43
• 5.2.1 网络生命周期的定义40
• 5.2.2 网络能耗的比较40-42
• 5.2.3 网络生命周期的比较42-43
• 5.3 网络数据传输时延降低方面的作用43-45
• 5.4 本章小结45-46
• 第六章 总结46-48
• 6.1 本文研究成果46
• 6.2 工作中的不足46-47
• 6.3 未来的展望47-48
• 参考文献48-51
• 致谢51-52
• 作者在攻读硕士学位期间发表的论文52

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