基于动态压缩的无线传感网数据重构模型研究

陆兴华，袁子越，王潇齐，黄嘉昊

(广东工业大学华立学院，广东 广州 511325)

0 引 言

采用无线传感网进行物理信息采集，在信息探测和数据监测中具有重要的应用前景。其中，无线传感器网络是指，在无线通信方式下于某一固定监测区域中通过部署传感器节点组成的网络，该网络可起到信息协调、采集以及感知等作用[1]。而无线传感器网络节点在进行数据传输过程中存在无效信息干扰的情况，一定程度上降低了数据传输效率；此外，无线传感网络的节点传输方式通常采用多跳传输方法将数据上传到sink节点，但sink节点是数据转发中心，需转发大量数据，因此无线传感网络在传输数据时还存在耗能高的问题[2]。因此，如何延长无线传感器网络的使用寿命，以及如何降低无线传感网络数据传输的能耗，已成为无线传感网络研究领域中的重点研究问题。

刘义颖等[3]为实现低采样代价收集传感数据的目的，提出基于联合稀疏模型的无线传感网数据重构算法。主要采用了联合编码与联合解码方法对数据进行压缩和还原处理，过程中结合了回溯迭代方式，实现无线传感网络数据的重构，该方法具有能耗低的优点，但这种能耗低的方法存在重构残差值高的问题。王军等[4]考虑了无线传感网节点及数据的特性，提出一种数据联合稀疏预处理模型，在簇型传感网中应用了分布式压缩感知方法，并结合公共分量异常数据稀疏方法构建无线传感网络数据重构模型，通过上述方法降低了节点通信量，延长了网络寿命，但该方法存在重构时间开销大的问题。……