基于压缩感知的无线传感器网络节点定位算法

为了得到有效的、通用的定位算法,提出了两种新的定位算法——基于压缩感知的无线传感器网络节点定位算法（NLCS）及其改进算法（INLCS）.NLCS算法利用压缩感知和加权质心算法进行节点位置估计.提出了伪跳数以改进NLCS算法,提升了算法的定位性能.这两种算法解决定位问题必须满足3个条件,使其更适合于实际应用.仿真结果表明,相对于LSRC和LSVM定位算法,这两种算法有更好的定位性能.     

基于压缩感知理论的无线传感器网络数据融合算法

针对传感器节点部署稠密, 节点覆盖重叠区域较大, 导致采集数据冗余度大的问题, 利用节点收集数据的时间和空间相关性, 提出一种基于压缩感知理论的无线传感器网络(WSN)数据融合算法, 并通过仿真实验分析了其性能. 实验结果表明, 该算法不仅可以减少簇首的数据传输量, 减少了节点的平均能量消耗, 延长网络的生存时间, 而且性能明显优于对比算法.     

基于压缩感知的无线传感网数据收集研究进展

综述了基于CS的WSN数据收集研究成果,分别从基于矩阵设计、最小化能量和减少延迟等方面进行了分类探索,分析了各类方案的技术思想和优缺点,展望了基于CS的数据收集的发展方向。     

基于压缩感知算法的传感器网络异常事件检测

为改善传感器网络异常事件检测效果,提出一种基于压缩感知算法的传感器网络异常事件检测模型.首先采集传感器网络状态信息,并采用压缩感知算法对信息进行采样和重构,在减少传感器网络异常事件检测信息的同时,删除一些无效信息;然后从重构后的传感器网络异常事件检测信息中提取特征,组成传感器网络异常事件检测的特征向量;最后采用极限学习机建立传感器网络异常事件检测模型,并进行传感器网络异常事件检测仿真实验,分析模型的性能.实验结果表明,压缩感知算法可加快传感器网络异常事件检测速度,且传感器网络异常事件检测率高于95%,明显高于其他传感器网络异常事件检测模型.     

基于EMD的语音信号压缩感知算法

文中将压缩感知理论和经验模态分解方法(empirical mode decomposition,EMD)相结合,用于语音信号压缩上,提出了一种基于EMD的语音信号压缩感知算法。首先用EMD将语音信号分解,可得语音信号的本征模函数信号分量。然后仿真实验模拟EMD分解的过程,并验证本征模函数信号分量的稀疏性。最后结合压缩感知理论基础分别对各个信号分量进行观测抽样,以实现语音信号的压缩。由仿真实验结果可知,语音信号经EMD分解后得到的信号分量在DCT域上较原始语音信号有更好的稀疏性,并且将该算法压缩重构还原出的信号与常规的基于DCT的压缩感知算法以及基于近似KLT的压缩感知算法相比较有更高的平均信噪比,重构性能更佳。     

无线传感网中基于压缩感知的高效数据传输方案

传统的无线传感网技术中,数据源节点将采集到的原始数据序列直接传送给中间转发节点进行处理,因此当需采集的数据序列很长或者数据源节点的数目很多时中间转发节点需处理的数据量非常大。为此,基于近年来发展迅速的压缩感知理论,本文将压缩感知技术应用于无线传感网,提出一种新型高效的数据采集传输方案。采用系统所需存储转发寄存器的容量、节点耗能、时延来衡量无线传感网的网络性能。仿真结果表明,压缩感知理论可在近乎完美地重建信号的前提下有效地减少处理的数据量进而降低对硬件的要求并改善无线传感网网络性能。     

基于动态可调簇的无线传感网络能量感知数据存取算法

针对无线传感网中数据收集、存储和查询的需要,提出了一种基于动态可调簇的能量感知数据存取算法ACEDBA(Adjusted Cluster-based energy-aware Data Brokerage Algorithm).该算法将网络节点分成许多簇结构,簇内节点负责数据采集,簇首节点负责簇内数据的收集、汇聚和转发,数据可以集中存储,也可以分布存储在各簇首节点或本地存储.算法引入能量分级消耗机制,可动态选择和调整簇首节点,保证各簇首节点簇内数据存储和簇间数据转发查询的能量平衡.实验结果表明,与典型数据存取算法相比,该算法的节点能耗均衡、生命周期和查询成功率方面具有优势.     

基于信号空间压缩感知算法的机械故障诊断

为了解决压缩感知（CS）重构算法通过重构稀疏系数求解原始信号的重构精度不高的问题,提出一种基于信号空间的压缩采样匹配追踪算法。首先在冗余字典中求解原始信号的最优表示空间,然后在最优表示空间中利用迭代算法直接求解原始信号,最后以轴承故障振动信号为例进行实验验证。结果证明本文算法提高了信号的重构精度,可以为增强机械振动信号的故障检测能力提供依据。     

基于VMD的瓦斯信号自适应压缩感知算法

将压缩感知算法和变分模态分解相结合,应用于煤矿瓦斯数据的处理。考虑到现有的压缩感知算法在对瓦斯处理的过程中存在着重构精度低,重构过程复杂和需要较多的样本观测值等问题,因此提出一种基于VMD和自适应观测矩阵的压缩感知算法,有效解决了以较少的样本观测值数据实现信号高精度重构的问题,同时自适应地选择观测矩阵,避免了对稀疏信号的同类化投影选择。首先将瓦斯信号经过VMD进行分离,得到一系列瓦斯信号的本征模态函数分量,通过设定阈值保留有效信息,使得信号更加稀疏化;其次通过自适应地观测矩阵对稀疏信号进行投影变换,从而降低观测矩阵和稀疏字典的不相关性。实验以煤矿瓦斯数据为研究对象,将瓦斯数据经过VMD分解进行稀疏化处理和使用构造的自适应观测矩阵进行投影选择,MATLAB仿真实验证明,文中的算法有更高的信噪比和更好的重构质量。     

基于压缩感知的相干信号DOA估计算法

本文从稀疏信号重建的角度提出了一种相干信号波达方向(DOA)估计改进算法。稀疏信号重建主要受冗余字典中原子间干扰的影响。本文基于正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit-OMP)算法通过设计感知字典削弱原子间干扰估计相干信号DOA。通过仿真验证算法的运行速度、DOA估计、估计值的最小均方误差(RMSE)与克拉美罗界(CRLB)对比,仿真结果验证了算法的有效性。本文所提方法运算复杂度低,且具有信源过载能力。     

基于K-ABC的无线传感网络路由算法

针对无线传感器网络中数据传输能耗较大、节点能量有限、网络生存周期短等问题,为了能够最大限度延长节点存活率,达到能量均衡,提出了一种基于层次K-均值和人工蜂群的无线传感网络路由算法(K-ABC).首先,根据汇聚节点到簇头节点的距离远近,将网络能耗进行了区域划分,然后根据层次K-均值算法和人工蜂群算法的结合,构建了簇头选择的目标函数.经过仿真表明,该算法能够有效地均衡网络节点能耗,降低网络节点的死亡率,延长网络生存周期.     

无线传感器网络中基于压缩感知的静止图像压缩方案研究

受功耗、成本和无线传输环境的限制,无线传感器网络中采集图像的节点并不适合采用传统静止图像压缩标准JPEG、JPEG2000.为了适应无线传感器网络的“轻编码、重解码”的特点,提出了一种基于压缩感知(Compressive Sensing,CS)的静止图像压缩方案.该方案在编码端进行分块测量,分块测量次数根据图像的边缘信息自适应地分配;在解码端则利用分块观测数据进行整帧重建.仿真实验表明,与已有的基于CS的图像压缩方案相比,该方案可有效地降低CS测量成本,并可在重建时消除图像的边缘模糊与块效应现象.     

基于能量均衡的无线传感网络路由算法

有效的簇首选择策略可提高无线传感器网络（WSN）的负载均衡和簇首均匀分布程度,延长网络生存时间.现有算法在选取簇首时未充分考虑节点剩余能量和能耗速率,导致负载不均衡,部分节点因耗能过度而提前消亡.为此,本文提出一种基于能量均衡的WSN路由算法,该算法使用节点剩余能量、能量消耗速度、与Sink节点的距离作为簇首选择参数,并通过回退机制实现节点回退等待时间的自适应调整,从而保证高能量节点有更高机率成为簇首.实验表明,该算法可有效避免“热区”的出现,延长网络寿命     

基于模糊控制的无线传感网络路由算法研究

针对无线传感网络(Wireless Sensor Network,WSN)的特点,结合中转节点本身的因素,将模糊控制算法引入到WSN网络路由算法中,把节点的信号接收强度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)和电池电量进行模糊化处理,由模糊解构建一个新的路由度量,并将其引入到路由算法中计算路由,以避免过度使用链路质量较差的节点。实验仿真表明,引入模糊控制的方案,能够较好地平衡各个节点的能量消耗,整个网络的使用寿命有所提升。     

基于压缩感知的盲源信号分离检测方法

接入电网的各种分布式电源、非线性负荷使得电能质量污染问题日益严重,对各种电能质量信号进行特征提取与正确分离是改善电能质量的切入点.针对电能质量信号的结构特点,构建了压缩感知电能质量信号分离模型,并针对该模型提出一种基于压缩感知的盲源信号分离检测算法CS-SCA(compressed sensing-sparse component analysis).根据已有的电能质量信号理论知识,确定电能质量信号在频域的稀疏性,进而对信号预处理降噪.通过两步法解决预处理后电能质量观测信号的分离检测问题.第1步通过观测信号向量方向特性估计出电能质量源信号个数,并利用线性聚类估计混合矩阵;第2步采用压缩感知恢复算法分离得出电能质量源信号.通过实验验证,提出算法所分离出基波、各次谐波信号分离信干比均大于10,dB.     

基于压缩感知的水声传感网络通信方法

现有研究主要针对单个传感器节点发送数据的情形,传输效率不高,而多个传感器节点同时发送数据,可以提高传输效率,但存在用户数据之间的干扰.将压缩感知应用于水声传感网络中,提出一种可实现多节点同时传输数据的大容量协作通信方法,利用传感器节点数据的稀疏特性,将多个源节点数据同时传输等效为压缩感知中的测量过程,证明了多节点并发传输过程的传输特性可以满足压缩感知中的测量矩阵的约束等距性要求.目的节点通过重构算法,可以恢复多个并发传感器节点的数据.     

基于蚁群算法的长链状无线传感网络路由算法

针对输电线路监测系统对无线传感器网络实时性和可靠性要求较高的特点,提出了一种用于线路监测传感网络的带信息素负增长的蚁群算法。该算法中不需要网络节点维护全局信息,但需要赋予唯一的编号。启发函数计及了链路的时延、收包率和距离汇聚节点的跳数,并经过试验增加了以参数a的不同选取可以调整跳数在整个选择过程中所占的重要程度。算法还...     

无线传感网络多节点通信链路质量检测算法

为提升无线传感网络的扩展性和通信性能,研究无线传感网络多节点通信链路质量检测算法。基于稳定路由协议设计了无线传感网络多节点通信链路质量检测算法,利用通信节点分析报文确认邻居节点间距,通过非参数局部线性核平滑方法依据邻居节点间距建立信号获取平滑后的信号接收强度。判断无线传感网络中的节点是否来自上游节点分组的平滑后信号接收强度后,采取滑动窗口局部多项式拟合方法建立链路质量检测模型,通过链路质量检测结果判断无线传感网络中该链路中通信节点移动状态,通过通信节点移动状态判断链路质量。实验结果表明,采用该算法可准确检测无线传感网络多节点通信链路质量,且在节点数量增加时检测效果依然良好,具有较好的扩展性。     

无线传感器网络中基于空间相关性的分布式压缩感知

提出了无线传感器网络中基于空间相关性的分布式压缩感知模型和分布式压缩感知算法,利用无线传感器网络节点间感知数据的空间相关性和联合稀疏模型,结合分布式压缩感知编解码算法,以能量有效的方式对无线传感器网络的感知数据进行压缩、重构.最后,通过仿真分析了分布式压缩感知重构误差和压缩比之间的关系,以及分布式压缩感知在能量有效性方面的性能,仿真结果表明分布式压缩感知以能量有效的方式满足了无线传感器网络中事件估计的精确度要求.