基于壓縮傳感理論的物聯(lián)網(wǎng)傳感層數(shù)據(jù)采集重構(gòu)算法研究.pdf

1、信息的有效采集與科學(xué)準確的數(shù)據(jù)重構(gòu)是物聯(lián)網(wǎng)前端傳感層(簡稱WSN)的一項核心技術(shù)，同時也是具體物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)中，在節(jié)點硬件資源有限的條件下，實現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的有效采集、精簡傳輸和科學(xué)準確重構(gòu)的重大理論與技術(shù)難題。近年理論界提出的壓縮傳感(簡稱CS)理論突破了傳統(tǒng)信號獲取技術(shù)，通過消除原始信息冗余，采用非自適應(yīng)測量從根本上降低信號傳輸量，為大規(guī)模無線數(shù)據(jù)采集提供一種全新的解決方案。把該理論應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)中的傳感層建設(shè)是一項具有創(chuàng)新意義的課題與挑戰(zhàn)

2、。
　　 本文在對CS理論深入研究的基礎(chǔ)上，將CS理論應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)傳感層設(shè)計；探討CS理論在WSN應(yīng)用中的關(guān)鍵技術(shù)和實現(xiàn)難點，重點針對信號重構(gòu)過程尋求適合WSN特性的新型算法。通過對多種匹配追蹤算法以及閾值迭代法實現(xiàn)原理的分析和實驗仿真對比，提出了具有稀疏度自適應(yīng)的高恢復(fù)率、快速重構(gòu)的ITAMP算法，它改進了迭代終止條件及支撐集原子選擇方式，并結(jié)合閾值迭代的全局優(yōu)化特性，同時引入階段步長調(diào)整支撐集大小，在算法效率與準確度綜合性能

3、的同時，實現(xiàn)了重構(gòu)過程對信號稀疏度的自適應(yīng)。在理論上對其進行了準確性和穩(wěn)定性的嚴謹論證，同時利用MATLAB對時域稀疏信號及頻域稀疏度未知信號進行了重構(gòu)仿真，對精度、穩(wěn)定性及效率等性能進行了全面分析，證明該算法完全適用于WSN中稀疏度未知的信息采集重構(gòu)。
　　 最后，結(jié)合簇狀網(wǎng)絡(luò)拓撲建立具體的WSN數(shù)據(jù)采集模型，重點進行該模型下信號重構(gòu)機制研究。根據(jù)WSN信號特性，將ITAMP算法與BCS算法有機結(jié)合，提出滿足重構(gòu)精度和算法速度