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
on
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
to
is that
a
center
near the sink will be created andthe sensors
vast
energy
problem
require
region
from other sensors．In this
been
own
case，their
will
be
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
an
data
paper proposes
energy-efficient
network is
based on
gathering approach
regionalized compressive sensing(RCS)．Firstly，the
without the
divided into smaller
for
or
relationships
randomly
regions
requirement
any specific
center sensor for each
block．Subsequently，a
features
sensors in the same
is elected
region
among
is
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
to
every
given
to the sink for reconstruction．To further
the of our
viability
are
guarantee
region
transported
to
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
全部评论(0)