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

1、信息的有效采集與科學準確的數(shù)據(jù)重構是物聯(lián)網(wǎng)前端傳感層(簡稱WSN)的一項核心技術，同時也是具體物聯(lián)網(wǎng)建設中，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、精簡傳輸和科學準確重構的重大理論與技術難題。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，通過消除原始信息冗余，采用非自適應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。把該理論應用于物聯(lián)網(wǎng)中的傳感層建設是一項具有創(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上，將CS理論應用于物聯(lián)網(wǎng)傳感層設計；探討CS理論在WSN應用中的關鍵技術和實現(xiàn)難點，重點針對信號重構過程尋求適合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的高恢復率、快速重構的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)了重構過程對信號稀疏度的自適應。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。
　　 最后，結合簇狀網(wǎng)絡拓撲建立具體的WSN數(shù)據(jù)采集模型，重點進行該模型下信號重構機制研究。根據(jù)WSN信號特性，將ITAMP算法與BCS算法有機結合，提出滿足重構精度和算法速度