基于压缩网络编码的WSN异常数据发现系统实现方法

摘要

本发明公开了一种基于压缩网络编码的WSN异常数据发现系统实现方法。将测量节点划分为不同的簇，每个簇选举簇头用于收集本簇每个测量周期和每个测量时隙的数据，簇内对每时隙的数据进行离散余弦变换的数据稀疏操作后执行压缩感知操作，使数据长度从N削减到M，且NM，同时，在各簇头向上游中继节点发送数据时进入广义蝶形网络，对不同压缩数据包进行随机线性网络编码，记录随机编码向量，使原本单位容量的链路同时传输不同簇内的数据，在数据译码重构阶段依靠Spark引擎与流式聚类做邻接处理，通过高斯约旦消元法将抽取的编码矩阵求逆获取压缩稀疏结果，通过基追踪算法恢复稀疏数据，最终实现原始测量数据的重构并输入到下一步的流式聚类中进行数据分析。