基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)壓縮傳感重構(gòu)算法的研究.pdf

1、作為物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的核心之一，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)受到人們?cè)絹?lái)越多的重視，如何克服硬件資源的限制實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的數(shù)據(jù)采集和傳輸，成為WSN廣泛應(yīng)用和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)快速發(fā)展的瓶頸。壓縮傳感(CS)理論提出一種新的數(shù)據(jù)采集處理方式，采用消除原始數(shù)據(jù)的冗余，通過(guò)非自適應(yīng)的測(cè)量方式從根本上減少數(shù)據(jù)的傳輸，突破了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)。
　　 本文致力于將CS應(yīng)用于WSN中，在深入研究WSN數(shù)據(jù)特性和CS關(guān)鍵技術(shù)的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)深入研究了CS重構(gòu)算法，

2、探尋出適合WSN數(shù)據(jù)特性的重構(gòu)算法。
　　 在對(duì)匹配追蹤系列算法和閾值迭代算法進(jìn)行理論分析和實(shí)驗(yàn)仿真對(duì)比的基礎(chǔ)上，針對(duì)稀疏度未知信號(hào)，提出一種稀疏度自適應(yīng)的CSAMP算法，采用壓縮采樣，改進(jìn)了支撐集原子選擇方式及迭代終止條件，克服了傳統(tǒng)的匹配追蹤算法在信號(hào)夾雜噪聲情況下無(wú)法精確重構(gòu)的缺點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了夾雜噪聲信號(hào)的稀疏度自適應(yīng)重建，在提高算法準(zhǔn)確度與效率的同時(shí)，對(duì)噪聲有較好的魯棒性，實(shí)現(xiàn)了重建過(guò)程的稀疏度自適應(yīng)。同時(shí)基于MATLAB對(duì)

3、算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證，可以看出該算法在重構(gòu)精度、效率及穩(wěn)定性上都有明顯提升，且其對(duì)噪聲的魯棒性使其具有較強(qiáng)的應(yīng)用潛力。
　　 在CSAMP的基礎(chǔ)上，將迭代閾值思想與其高效結(jié)合，針對(duì)WSN數(shù)據(jù)特性提出ITCSAMP算法，對(duì)于稀疏度未知信號(hào)能夠?qū)崿F(xiàn)在提高算法重構(gòu)精度與效率的同時(shí)，不僅對(duì)噪聲有較好魯棒性，而且還增強(qiáng)了處理較小測(cè)量信號(hào)時(shí)算法的穩(wěn)定性，從而節(jié)省了WSN的硬件資源。利用MATLAB對(duì)算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，并與其他算法對(duì)比分析，該算法