能量有效的无线传感器网络协作压缩感知机制

单一的稀疏基无法适应无线传感器网络节点压缩感知过程的复杂性,该文提出一种适用于无线传感器网络的协作压缩感知策略,根据各自的能量消耗状态,节点之间以协作的方式选择稀疏基,进而,通过冗余字典增大数据表示过程中的稀疏度,并有效地增强传输过程的鲁棒性,达到降低能耗的目的。仿真结果表明该文提出的策略能够有效地延长网络生存时间,同时,数据恢复的准确性得到了极大地改善。

WSN中基于GM-LSSVM的数据融合方法

针对传统时间序列预测融合算法对于具有非线性、随机性和突发性的数据拟合度不佳的问题,提出了一种基于灰色最小二乘支持向量机(GM-LSSVM)预测的时序数据融合方法。利用少量监测数据对模型进行训练,以灰色回归预测数据作为最小二乘支持向量机的输入数据,并对下一步未知信息进行预测,以达到减少通信开销的目的。实际测量结果表明,该方法所需样本数量较少,预测准确率较高,能有效降低数据传输开销。