为减少分簇感知网络数据通信量、延长网络生命周期,提出一种结合混合压缩感知(CS)技术的分簇无线传感器网络数据收集方法。该方法按地理位置划分感知区域为若干簇,并假设各簇区域中心存在一个虚拟簇头节点,且选取虚拟簇头节点一跳通信...为减少分簇感知网络数据通信量、延长网络生命周期,提出一种结合混合压缩感知(CS)技术的分簇无线传感器网络数据收集方法。该方法按地理位置划分感知区域为若干簇,并假设各簇区域中心存在一个虚拟簇头节点,且选取虚拟簇头节点一跳通信范围内的节点为候选簇头节点,使用Prim算法以sink为根节点连接各虚拟簇头节点生成一棵最小生成树,由sink节点开始,为最小生成树各分支中的簇从候选簇头节点中动态规划选出簇头节点,构造以sink节点为根节点且按最小生成树顺序连接各簇头节点的数据传输骨干树。仿真结果表明,当压缩率为10时,与clustering without CS、SPT without CS、SPT with hybrid CS和clustering with hybrid CS方法相比,该方法通信量分别减少了65%、55%、40%和10%。展开更多
文摘为减少分簇感知网络数据通信量、延长网络生命周期,提出一种结合混合压缩感知(CS)技术的分簇无线传感器网络数据收集方法。该方法按地理位置划分感知区域为若干簇,并假设各簇区域中心存在一个虚拟簇头节点,且选取虚拟簇头节点一跳通信范围内的节点为候选簇头节点,使用Prim算法以sink为根节点连接各虚拟簇头节点生成一棵最小生成树,由sink节点开始,为最小生成树各分支中的簇从候选簇头节点中动态规划选出簇头节点,构造以sink节点为根节点且按最小生成树顺序连接各簇头节点的数据传输骨干树。仿真结果表明,当压缩率为10时,与clustering without CS、SPT without CS、SPT with hybrid CS和clustering with hybrid CS方法相比,该方法通信量分别减少了65%、55%、40%和10%。
