文档介绍：基于压缩感知的无线传感网稀疏数据传输协议设计摘要:为了减少多跳无线传感器网络发生稀疏事件时数据传输的开销和延迟,提出一种新的基于压缩传感(CS)的数据传输与重构协议。提出的协议不是避免碰撞,而是利用干扰构建了一种泛洪过程的路由选择,通过测量数据的有效叠加,实现在任何节点都可以同时接收到数据,且每个节点都能向Sink恢复并且转发新数据。仿真结果表明,与传统方法相比,提出的协议延迟减少了25%,且以更低的开销实现了近乎于零的重建误差。关键词:多跳无线传感器网络;压缩传感;稀疏事件;路由协议中图分类号:TN915?34文献标识码:A文章编号:1004?373X(2016)01?0045?pressedSensing,CS)理论利用不相关的观测矩阵能使一个信号向量变换成稀疏向量,根据重构算法通过线性投影(测量值),完成信号的高准确度恢复[1]o压缩传感已经广泛应用于各种数字信号和图像处理的领域中,也可以用于提高无线网络的性能。有些研究已经将压缩传感应用于无线传感器网络中[2?5],文献[6]提出单跳传感器网络屮有多个节点同时向Sink传输测量值结果。假定发生稀疏事件,即Sink接收到的测量数量远小于传感器的数量,那么每个测量数据都可以从少量具备压缩传感的观测中恢复过来[7]。在本文中主要研究多跳无线传感器网络,并且采収了文献[8]中提到的方法,即发生稀疏事件。本文提出了一种基于压缩传感和泛洪的协议,它可以使Sink获得并精确重构稀疏数据,并且既没有通过任何重负载路由,也没有通过MAC协议,而是通过利用碰撞來实现。在单跳网络中,由于数据包发生碰撞,干扰/叠加的测量数据都可以通过文献[6,8]屮提及的基于压缩传感的算法得到解决,但是它们在多跳的网络中就会构成重大问题,每个节点都要转发接收到的所有数据包,由于干扰测量的数量可能大幅地增加,从而导致基于压缩传感的算法由于稀疏的损失而表现不佳。需要注意的是,本文的目标与传感器网络中现有的压缩传感数据恢复方案完全不同:如文献[6]所述,生成的事件本身被假设为稀疏事件,无论何时仅允许少数传感器发送重要的数据时,这种情况的发牛会导致这些稀疏数据之间没有相关性。在这种情况下,如文献[9]所述,现有的基于压缩传感的技术将不再适用,因为没有数据相关性可以利用。相反,本文的新颖性在于利用压缩传感技术,通过洪泛法和干扰的运用实现叠加稀疏数据的有效传输,并且没有利用传统避免冲突的MAC调度和路由。仿真结果表明,提出的基于压缩传感的协议实现了良好的Sink数据重建,同时与传统协议相比人大减少了开销和延迟。1网络模型研究的多跳无线传感器网络模型具有[N]个节点和1个Sink,如图1所示。如果传感器[Sn]检测到一个事