基于压缩感知的WSN数据处理方法的研究

摘要

传统的无线传感器网络数据传输与处理方法，是将众多的传感器节点所采集的数据以节点为单位，简单进行预处理后直接发送到汇聚节点。这样势必造成大量的冗余数据被传输，节点能耗高、网络构建成本高、网络故障率也高。为了解决上述问题，研究者们做了大量的工作，引入了转换编码法。转换编码法可以降低节点发送数据量，但是前端节点需要非常大的计算能耗，为此人们引入压缩感知方法，把大部分运算量转移到能量充足和计算能力较强的协调器。
　　压缩感知在无线传感器网络中主要有空间和时空间两种应用。空间压缩感知法主要应用于大规模节点网络，为了更好地发挥压缩感知在无线传感器网络中的作用，研究者们把时间因素考虑进来，提出了时空间压缩感知法。时空间压缩感知法在多跳“链型”拓扑网络中，靠近协调器的中继节点发送数据量比别的节点大，因此存在网络中各个节点能耗严重不均衡、网络生命周期短的问题。同时，研究者们没有详细分析各类方法在实际节点上的性能。针对上述问题，本文主要研究内容如下：
　　1、简述压缩感知的基本理论，针对采集到的传感数据，选择合适的投影基、观测矩阵和重构算法。分析了压缩感知空间方法在无线传感器网络中的性能，使用最短路径法和混合同余法通过路由加权的方式构建空间观测矩阵，完成观测过程。从仿真中可以看出，为了实现观测矩阵随机性，该方法只适合大规模网络。基于上述缺点，把时间因素考虑进来，进而分析空间方法的改进型——时空间方法，以物理地址作为种子，节点内部产生0-1随机观测矩阵对原始数据进行观测，通过数据路由的方式把观测量发送到协调器，然后在协调器联合重构，通过理论分析发现该方法在多跳“链型”网络拓扑中将导致节点消耗不均衡。
　　2、针对使用压缩感知时空间方法时，节点能耗不均衡问题，提出了压缩感知能量均衡方法。在所确定采集的物理量一致的前提下，可以保证所有节点的计算量和数据传输量都相等，达到了节点能量均衡、网络寿命相对延长的目的。与时空间压缩感知方法相比，该方法还解决了数据重构延时性问题，并且具有处理异常传感数据的能力。
　　3、为了分析各种方法在实际应用平台上对整个网络性能的影响，设计了硬件节点，对实际节点进行了能耗分析并建立了网络模型，在多跳网络中比较验证压缩感知方法——时空间和能量均衡，传统（非压缩感知）方法——直接发送和编码转换，对网络生命周期的影响。得知：
　　(1)在节点多的情况下，压缩感知能量均衡方法生命周期比较长；
　　(2)在节点少并且信号稀疏率比较小的情况下，压缩感知时空间方法生命周期比较长；
　　(3)在节点少并且信号稀疏率比较大的情况下，此时采用非压缩感知方法——直接发送和转换编码法比较好，并且采用两种方法的效果基本相当；
　　(4)随着节点通信距离增大，各种方法对应的网络生命周期都将减小，此时应根据节点个数和信号稀疏率来选取有效方法。
　　本文的研究结果可以为实际应用选择何种方法提供依据。

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第1章 绪 论

1.1 课题来源及研究目的和意义

1.2 国内外研究现状及分析

1.3 主要研究内容

第2章 压缩感知时空间数据处理方法

2.1 压缩感知

2.1.1 信号的稀疏表示

2.1.2 测量矩阵的设计

2.1.3 重构算法

2.2 压缩感知空间方法

2.2.1 路由观测矩阵设计

2.2.2 仿真验证

2.2.3 压缩感知空间方法的特点

2.3 压缩感知时空间方法

2.3.1 时空间方法的观测矩阵和联合稀疏表示

2.3.2 联合稀疏模型

2.3.3 时空间方法的特点

2.4 本章小结

第3章 能量均衡数据处理方法及节点设计

3.1 压缩感知能量均衡方法

3.1.1 压缩感知能量均衡方法的提出

3.1.2 压缩感知能量均衡法的采样窗及其时效性

3.1.3 采样窗监测异常事件

3.2 无线传感器网络节点设计

3.2.1 节点模块设计

3.2.2 节点整体调试

3.3 本章小结

第4章 网络建模及性能分析

4.1 硬件节点能耗分析

4.1.1 通讯能量消耗

4.1.2 运算能量消耗

4.2 网络建模

4.2.1 连通图简介

4.2.2 网络模型

4.3 性能对比与分析

4.3.1 信号稀疏度对单节点能量消耗的影响

4.3.2 节点个数对网络生命周期的影响

4.3.3 节点间距离对网络生命周期的影响

4.4 本章小结

结论

参考文献

声明

致谢