资料介绍
无线传感器网络是一个能量和带宽有限的网络。近年来, 对无线传感器网络(WSN)的通信和协议的研究取得了很大的进步。对于一个包含大量的传感器节点的无线传感器网络,每个传感器节点需要采集大量的传感数据,这些数据最终传输到 sink 节点。在分布式传感器网络中,由于需要传输的数据量很大,数据处理和传输在能量有限的无线传感器网络中面临着很多的挑战:1.由于网络的带宽有限,信道冲突造成数据的丢失不可避免;2.由于节点是能量有限的,很容易失效,容易造成网络拓扑结构的变化;3.由于节点的成本低廉,存储空间和计算能力有限, 所以如何减少网络中能量和带宽的消耗变得尤为重要。 2006 年,D. Donoho、T. Tao 等人提出了一种新的信息获取指导理论---压缩感知。文献指出压缩感知首先采集信号的非自适应线性投影值(观测值),然后根据相应的重构算法由观测值重构原始信号。压缩感知的优点在于信号的投影观测的数据量远远小于传统采样方法所获取的数据量。由于无线传感器网络中的数据具有时间或者空间相关性,无线传感器网络通过压缩感知的方法就能实现通过少量的网络数据恢复原始数据,从而减少传输的数据量,进而减少了能量和带宽的消耗。但是怎样把压缩感知应用于复杂的无线传感器网络中是一个很有挑战的问题。
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