基于压缩感知的WSN信息收集与恢复
来源：计算机工程杂志2018年第7期北京时间：
作者：李伊青,崔浩,甘小莺,安然,洪峰,夏丽芳
单位：1.上海交通大学 电子信息与电气工程学院,上海 200240; 2.上海煌豆网络科技有限公司,上海 200240; 3.上海斐讯数据通信技术有限公司,上海 200240
摘要：无线传感器网络(WSN)具有应用灵活和信息感知有效的特点。压缩传感(CS)将采样与压缩过程进行合并,可以降低信号采样频率,节省存储和传输成本。为将CS理论有效应用到WSN中,提出一种基于时空相关性的块压缩感知全局重构算法BCS-STGR。研究常见测量矩阵的性能并优化WSN的拓扑结构,利用扩散小波对网络进行切分后在每个子网中独立进行数据聚集,最终由选定的中心节点将数据传输给sink接收端。仿真结果表明,BCS-STGR算法的归一化平均绝对误差小于5%,优于传统CS算法和基于时空相关性的分块重构算法。
关键词：压缩感知, 无线传感器网络, 测量矩阵, 时空相关性, 重构算法
基金资助：国家自然科学基金“面向社交网络的无线资源管理机制研究”(61672342);国家自然科学基金“物联网绿色节能理论与关键技术”(61532012)。
