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基于区域化压缩感知的无线传感器网络数据收集方法

更新时间：2019-12-21 18:16:29 大小：4M 上传用户：xiaohei1810 查看TA发布的资源 标签：压缩感知无线传感器 下载积分：1分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

资料介绍

在无线传感器网络的数据收集过程中,传统的传输方式会使靠近Sink节点的中继节点接收和发送大量数据,形成一个以Sink节点为中心的区域.相对于其他节点来说,该区域内传感器的能量会更快地被耗尽,导致整个网络负载不均衡.目前,压缩感知(Compressive Sensing,CS)已经逐步应用于无线传感器网络领域用以减少传感器的传输量,以达到延长网络生命周期的目的.为实现能量有效的传输,该文提出一种基于区域化压缩感知(Regionalized Compressive Sensing,RCS)的数据收集方法.首先,网络拓扑被随机划分成多个区域,划分原则不依赖于所采集数据的特征或相关性;然后,每个区域选择选出一个区域中心节点以接收其他节点的采样值;随后,区域中心节点使用CS方法获得区域测量值;最后,这些节点将它们发送到Sink节点用于数据重构.为保证RCS的有效性,该文进一步考虑了实际应用中的两个问题,区域测量矩阵的设计和采样停止时机的选择.通过与当前典型的传输方法比较,RCS方法的性能优于直接传输、分布式压缩感知以及混合算法,同时实验验证了所提出的区域测量矩阵设计原则和采样停止原则是可行的.

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第40卷第8期

2017年8月

计

CHINESE

算

机

学

OF COMPUTERS

报

v01．40 No．8

Aug．2017

JOURNAL

基于区域化压缩感知的无线传感器网络数据收集方法

杨

浩”’2’

王喜玮"

”(盐城师范学院信息工程学院江苏盐城224002)

2’(清华大学软件学院＆无锡清华信息科学与技术国家实验室物联网技术中心北京 100084)

60625)

∞(东北伊利诺伊大学计算机科学系芝加哥美国

摘

要在无线传感器网络的数据收集过程中，传统的传输方式会使靠近Sink节点的中继节点接收和发送大量数

据，形成一个以Sink节点为中心的区域．相对于其他节点来说，该区域内传感器的能量会更快地被耗尽，导致整个网

络负载不均衡．目前，压缩感知(Compressive Sensing，CS)已经逐步应用于无线传感器网络领域用以减少传感器的传

输量，以达到延长网络生命周期的目的．为实现能量有效的传输，该文提出一种基于区域化压缩感知(Regionalized

Sensing，RCS)的数据收集方法．首先，网络拓扑被随机划分成多个区域，划分原则不依赖于所采集数

Compressive

据的特征或相关性；然后，每个区域选择选出一个区域中心节点以接收其他节点的采样值；随后，区域中心节点使

用CS方法获得区域测量值；最后，这些节点将它们发送到Sink节点用于数据重构．为保证RCS的有效性，该文进

一步考虑了实际应用中的两个问题，区域测量矩阵的设计和采样停止时机的选择．通过与当前典型的传输方法比

较，RCS方法的性能优于直接传输、分布式压缩感知以及混合算法，同时实验验证了所提出的区域测量矩阵设计原

则和采样停止原则是可行的．

关键词压缩感知；区域化压缩感知；数据收集；无线传感器网络；物联网

中图法分类号TP393

DOI号10．11897／SP．J．1016．2017．01933

in WSN

Regionalized Compressive Sensing

Data

Based

Gathering

YANG Ha01)· 2’ WANG Xi—Wei3’

Teachers

”(School

224002)

of Information Engineering，Yancheng

University，Yancheng，Jiangsu

100084)

2’(School

of Software＆TNLIST．Tsinghua University．Beijing

Science，Northeastern Illinois

60625 USA)

University，Chicago

”(Departmentof Computer

Abstract 0n the basis of traditional transmission methods in wireless sensor networks．a vital

in it

is that

center

near the sink will be created andthe sensors

vast

energy

problem

require

region

from other sensors．In this

been

own

case，their

will

receive or

data

relay

packages

energy

rapidly

to reduce the number of data

exhausted．Recently，compressive sensing(CS)has

transmissions and extend the lifetime of networks．This

employed

data

paper proposes

energy-efficient

network is

based on

gathering approach

regionalized compressive sensing(RCS)．Firstly，the

without the

divided into smaller

for

relationships

randomly

regions

requirement

any specific

center sensor for each

block．Subsequently，a

features

sensors in the same

is elected

region

among

and is utilized to receive

of all other sensors in its

region．Furthermore，CS

original readings

measurement

each center sensor in individual

region respectively．The regional

measurements in

generate regionalized samplings．Finally，the regional

implemented

matrix is

every

given

to the sink for reconstruction．To further

the of our

viability

are

guarantee

region

transported

an available

design

issues related to

are considered,(1)how

applications

practical

approach。two

收稿日期：2015一ll一10；在线出版日期：2016—03—22．本课题得到本课题得到国家“八六三”高技术研究发展计划项目基金

(2015AA01A201)、国家自然科学基金(61402394，61379064，61303209)、江苏省自然科学基金(BK20140462)、江苏省高校自然科学研究

项目(14KJB520040)、江苏省博士后科研资助计划(1601t62B)、江苏省自然科学产学研前瞻项目(BY2016066—05)、江苏省产学研合作项

目(BY2016066—04)、江苏省“青蓝工程”资助．杨浩，男，1980年生，博士，副教授．中国计算机学会(CCF)会员，主要研究方向为压缩感

知、无线网络．E—mail：anysue@163．eom．王喜玮，男，1984年生，博士，助理教授，主要研究方向为数据分析与挖掘．

万方数据

计

算

机

学

报

the

should be terminated．

measurement matrix，and(2)when

sampling procedure

regional

dataset indicate that the

RCS

the

outperforms

results

real—world

proposed

Experimental

in terms of

the

efficiency，and

of the tWO issues in

is also

practice

methods

feasibility

existing

verified．

sen—

sensing；regionalized compressive sensing；data gathering；wireless

Things；Cyber—Physical System

Keywords

compressive

sor

network；Internet

案：一个是提出区域测量矩阵的设计原则以减小区

域中心节点的空间需求及其传输次数，另一个是提

引

言

出采样停止原则以避免不必要的采样．

Sensor

Network)

本文利用真实数据进行对比实验，并基于

Zigbee网络比较了数据包结构的不同参数情况．根

据实验结果，本文方法性能优于当前典型的传输

方法——直接传输、DCS和混合算法，同时验证了

区域测量矩阵设计原则和采样停止原则的有效性．

本文的贡献如下：

在无线传感器网络(Wireless

的数据传输过程中，越靠近终端(即Sink节点)的中

继节点需要转发的数据包量越多，这会形成一个以

Sink节点为中心的区域，即所谓的中心区域uj．在

该区域内，传感器需要耗费巨大能量用以接收和发

送数据．中心区域的形成导致整个网络负载极其不

均，从而极大影响网络的生命周期．虽然利用一些特

定传输方法或策略可以减小中心区域的能耗，但这

些方法本身可能需要复杂操作，会消耗较多能量；同

时，它们的性能依赖特定的应用环境和条件，进一步

限制了在实际应用中的普适性．

(1)提出一个基于区域化压缩感知的能量有效

的数据收集方法RCS．该方法将无线传感器网络进

行区域化，在每个区域进行独立采样测量，有效地解

决了中心区域载荷过重的问题，同时充分结合了直

接传输和压缩感知的优势，极大地降低了整个网络

的传输能耗．

为实现能量有效的数据通信，压缩感知(Corn—

pressive Sensing，CS)理论[2。31被逐渐应用于无线传

感器网络领域，以减小数据收集过程中的传输量．然

而，研究者发现在实际应用中该技术并不是总是优

于传统的传输方法n]．换句话说，压缩感知的优势取

决于具体的数据传输策略．以往文献[5—7]已经指出

在某些情况下简单的压缩感知方法(Plain CS)可能

性能不如非压缩感知(no—CS)方法．

(2)针对RCS方法在实际应用中遇到的两个问

题(区域中心节点进行数据处理时的空间需求过大

和Sink节点采样停止的时机)，提出相应的解决方

案，进一步减少了数据收集过程的能量消耗．

(3)基于Zigbee环境和实际数据进行实验，验

证了本文方法性能优于当前典型的数据传输方法，

同时展示了上述两个解决方案的有效性．

为实现能量有效的传输，本文提出一种基于区

Sens—

域化压缩感知(Regionalization Compressive

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