计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
Application Research of Computers
2015年
12期
3756-3759
,共4页
无线传感器网络%压缩感知%骨干网%分簇%网络寿命
無線傳感器網絡%壓縮感知%骨榦網%分簇%網絡壽命
무선전감기망락%압축감지%골간망%분족%망락수명
wireless sensor networks%compressive sensing%backbone%cluster%network life
压缩感知(compressive sensing,CS)具有减少数据量和能量负载均衡的特点,提供了利用少量测量值恢复原始数据的新方法,使得数据收集的能量消耗大大减少.针对无线传感器网络寿命最大化进行研究,将混合压缩感知算法与分簇算法结合,基站从N个传感器收集M个测量向量,利用压缩感知高概率的恢复N传感器收集的数据,极大地减少了网络能量的消耗.在簇内,簇头节点收集簇内节点的数据,然后对数据压缩进行处理,将自己本身的数据投影后,两者数据相加,簇头间建立骨干网,簇头沿骨干网数据传输数据至父簇头或基站.进一步,分析了网络的能量消耗和能量消耗最少时的最优簇数量的关系,最后,通过实验仿真,提出的算法和已经存在的算法相比能提高网络寿命.
壓縮感知(compressive sensing,CS)具有減少數據量和能量負載均衡的特點,提供瞭利用少量測量值恢複原始數據的新方法,使得數據收集的能量消耗大大減少.針對無線傳感器網絡壽命最大化進行研究,將混閤壓縮感知算法與分簇算法結閤,基站從N箇傳感器收集M箇測量嚮量,利用壓縮感知高概率的恢複N傳感器收集的數據,極大地減少瞭網絡能量的消耗.在簇內,簇頭節點收集簇內節點的數據,然後對數據壓縮進行處理,將自己本身的數據投影後,兩者數據相加,簇頭間建立骨榦網,簇頭沿骨榦網數據傳輸數據至父簇頭或基站.進一步,分析瞭網絡的能量消耗和能量消耗最少時的最優簇數量的關繫,最後,通過實驗倣真,提齣的算法和已經存在的算法相比能提高網絡壽命.
압축감지(compressive sensing,CS)구유감소수거량화능량부재균형적특점,제공료이용소량측량치회복원시수거적신방법,사득수거수집적능량소모대대감소.침대무선전감기망락수명최대화진행연구,장혼합압축감지산법여분족산법결합,기참종N개전감기수집M개측량향량,이용압축감지고개솔적회복N전감기수집적수거,겁대지감소료망락능량적소모.재족내,족두절점수집족내절점적수거,연후대수거압축진행처리,장자기본신적수거투영후,량자수거상가,족두간건립골간망,족두연골간망수거전수수거지부족두혹기참.진일보,분석료망락적능량소모화능량소모최소시적최우족수량적관계,최후,통과실험방진,제출적산법화이경존재적산법상비능제고망락수명.
