作者：杨浩,王喜玮 单位：中国科学院计算技术研究所;中国计算机学会 出版：《计算机学报》2017年第08期 页数：13页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJX2017080140 DOC编号：DOCJSJX2017080149 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 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.....。

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