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基于压缩感知的无线传感器网络数据采集算法研究
Compressive Data Gathering Algorithms in Wireless Sensor Networks
摘 要
ABSTRACT
目 录
Contents
第1章 绪论
1.1 课题背景及意义
1.2 压缩感知理论
1.2.1 信号的稀疏表示
1.2.2 压缩测量
1.3 稀疏表示的研究现状及分析
1.4 基于压缩感知的 WSNs 数据采集
1.4.1 压缩数据采集的研究现状
1.4.2 压缩数据采集的分析
1.5 本文的主要研究内容及章节安排
第2章 基于移动代理的 WSNs 稀疏数据采集算法
2.1 引言
2.2 基于移动代理的稀疏数据采集模型
2.2.1 模型描述
2.2.2 变异系数
2.3 稀疏数据采集算法
2.3.1 理论分析
2.3.2 算法详述
2.3.3 时间复杂度分析
2.4 仿真实验及结果分析
2.4.1 能量消耗均衡性能的比较
2.4.2 能量消耗的比较
2.4.3 稀疏数据重构性能的比较
2.5 本章小结
第3章 基于稀疏度估计的 WSNs 稀疏数据采集算法
3.1 引言
3.2 基于信息熵的综合评价方法
3.3 稀疏度估计机制
3.3.1 稀疏度的估计
3.3.2 测量次数的调整
3.4 稀疏数据采集算法
3.4.1 算法详述及理论分析
3.4.2 时间复杂度分析
3.5 仿真实验及结果分析
3.5.1 能量消耗均衡性能的比较
3.5.2 综合性能的比较
3.6 本章小结
第4章 基于扩散小波的 WSNs 数据稀疏表示算法
4.1 引言
4.2 基于扩散小波的稀疏度模型
4.2.1 扩散算子的构造
4.2.2 稀疏度的测量
4.3 扩散小波基算法
4.3.1 算法详述及理论分析
4.3.2 时间复杂度分析
4.4 稀疏数据采集算法分析
4.5 实验及结果分析
4.5.1 扩散算子的分析
4.5.2 模拟数据稀疏度的比较
4.5.3 模拟数据重构性能的比较
4.5.4 实际数据稀疏度的比较
4.5.5 实际数据重构性能的比较
4.6 本章小结
第5章 基于 CS 的 WSNs 序列数据采集算法
5.1 引言
5.2 序列数据的压缩测量模型
5.3 基于 CS 的序列数据采集算法
5.3.1 算法详述及分析
5.3.2 时间复杂度分析
5.4 实验及结果分析
5.4.1 稀疏基性能的比较
5.4.2 重构性能的比较
5.4.3 能量消耗及其均衡性能的比较
5.5 本章小结
结 论
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文及其他成果
哈尔滨工业大学学位论文原创性声明和使用权限
致 谢
个人简历
