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多稀疏基分簇压缩感知的WSN数据融合方法
朱路;刘媛媛;慈白山;潘泽中
【摘要】AnoveldatafusionmethodforWSN(WirelessSensor
Network)basedonclustercompressedsensing(CCS)ofmulti-sparsitybasis
ispresentedtosolvethecontradictionbetweendataaccuracycollected
andenergyconsumptioninsensornodes.Intheproposedmethod,the
improvedthresholdisadoptedtoselectclusterheadandform
optimizationclusterfromtherandomdeploymentofsensornodes,andthe
Bernoullirandommatrixisutilizedtolinearlycompresssensordatainthe
clusterbyeveryclusterhead,thenthecompressedinformationis
transmittedtothesink,soitreducesdatatransmissionandenergy
consumptionofcommunication,thusimprovingthelifetimeofnetwork.
Accordingtomonitorsignalsbeingofsparsityinfinitedifferenceand
wavelets,thesinkusesOOMPal⁃gorithmtoreconstructlinearcompression
projectioninformationfromthefinitedifferenceandwaveletssparsity
ba⁃sisrespectively.Andtheleastsquaremethodisadoptedtoget
togetherthetwodifferentreconstructionsignalswhichcanimprovedata
accuracy.Simulationexperimentresultsshowthatthedatafusionmethod
ofWSNbasedonCCSofmulti-sparsitybasiscanguaranteedataaccuracy
collected,andimprovethelifetimeofwholenetworkatthesametime,to
solvethecontradictionbetweendataaccuracycollectedandnetwork
lifetime.%针对传感器节点采集数据精度与能量消耗的矛盾，提出多稀疏基分簇压
缩感知的无线传感器网络WSN（WirelessSensorNetwork）数据融合方法。该
方法利用改进的阈值对随机部署的传感器节点进行簇首选择继而形成最优簇，簇首
采用伯努利随机观测矩阵对簇内节点信号进行线性压缩投影，然后将压缩的信息传
送给汇聚节点，减少数据传输即降低通信能耗，从而提高网络的生命周期。根据传
感器节点监测信号在有限差分和小波中都具有可压缩特性，汇聚节点在有限差分和
小波两个稀疏基的约束下，利用OOMP算法分别对线形压缩投影信息进行重构；
并采用最小二乘法融合重构信号，提高数据精度。仿真实验结果表明，多稀疏基分
簇压缩感知的WSN数据融合方法在减少数据发送的情况下，能提高整个网络的生
命周期，解决采集数据精度与网络生命周期的矛盾。
【期刊名称】《传感技术学报》
【年(卷),期】2016(029)003
【总页数】6页(P417-422)
【关键词】无线传感器网络;分簇压缩感知;数据融合
【作者】朱路;刘媛媛;慈白山;潘泽中
【作者单位】华东交通大学信息工程学院，南昌330013;华东交通大学信息工程
学院，南
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