分布式压缩传感在无线传感器网络中的建模与应用

摘要

经典的香农采样定理要求采样频率必须大于或者等于信号带宽的两倍，然而随着信息需求量的不断增加，带宽越来越宽，这使得经典的采样定理对宽带信号的采集、储存、传输越来越难。压缩传感理论是一种新的信息获取理论，突破了传统香农采样定理的束缚，将采样和压缩的过程合并，通过线性投影，使得测量值大大减少，在信号处理领域具有里程碑的意义。压缩传感理论主要针对单个信号，分布式压缩感知足以多重信号为研究对象的理论，它的核心思想是充分利用信号内部和信号之间的相关性，进一步降低对信号处理的工作量，以及提高信号重构的精度。信息时代之后，我们即将进入物联网时代，无线传感器网络作为物联网的重要组成部分，如果可以将分布式压缩感知理论更好的应用于无线传感器网络中，有比较大的实际意义。
　　本文主要研究分布式压缩传感理论在无线传感器网络中的应用。论文首先介绍了无线传感器网络的基本概念，压缩传感理论基本原理和涉及到的范数、信号的稀疏性、观测矩阵、重构算法等基本概念。接着引入分布式压缩传感，介绍了它形成的理论依据，应用于无线传感器网络的三种稀疏模型，并对第二种模型结合重构算法与压缩传感做了对比分析。为了将分布式压缩传感理论更好的应用于无线传感器网络中，介绍了无线传感器网络簇头节点模型，节点间能量传输模型，分析了传统LEACH路由协议结合分布式压缩传感应用于无线传感器网络的优缺点。
　　论文提出在簇头选举阶段之前，根据无线传感网络区域的面积先划分区域，保证选举的簇头均匀分布；簇头选举第一轮之后，对簇头选举公式的阈值中将节点剩余能量的因素考虑进去，较好的均衡每轮簇头选举中节点能量方面的影响。最后根据前面两点的改进，提出了基于边信息的正交匹配追踪算法的改进思路，并对它做了仿真分析，验证了它在重构原始信号方面的优越性。

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1绪论

1.1课题研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3论文的研究内容和结构框架

2 WSN和压缩传感理论的相关概念

2.1无线传感器网络基础

2.2 压缩传感理论基础

2.3本章小结

3基于压缩传感的无线传感器网络

3.1压缩传感理论的解决方案

3.2分布式压缩传感

3.3 从能源收集的角度来阐述应用DCS在WSN上的优越性

3.4分布式压缩传感在WSN中的应用

3.5基于CS与DCS理论在WSN中的仿真

3.6本章小结

4 WSN能耗模型和传统的LEACH协议

4.1 典型的无线传输能量消耗模型

4.2 WSN中普通单节点能量模型

4.3 簇头节点能量模型

4.4传统的LEACH网络模型

4.5 LEACH协议与CS结合理论分析

4.6本章总结

5分布式压缩传感理论下WSN模型的改进

5.1 LEACH协议应用与DCS理论中面临的问题

5.2基于DCS下的LEACH模型

5.3 DCS-LEACH模型仿真及分析

5.4基于边信息的分布式压缩感知的改进算法

5.5本章小结

6总结及展望

6.1本文的主要工作及成果

6.2后续研究工作展望

致谢

参考文献