基于壓縮感知的農(nóng)業(yè)WSN數(shù)據(jù)壓縮處理方法的研究.pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network，WSN)在農(nóng)業(yè)中使用可以有效減少人工工作時(shí)間，提高農(nóng)業(yè)管理效率水平，然而WSN的網(wǎng)絡(luò)傳輸非常耗能，容易導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)過早消亡。本文主要目的就是減小無線傳感器傳輸數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量來降低節(jié)點(diǎn)能耗，提出了一種相關(guān)性分組算法與壓縮感知相結(jié)合的方法。
　　在農(nóng)田里，部署很多傳感器節(jié)點(diǎn)在里面采集環(huán)境參數(shù)，由于傳感器節(jié)點(diǎn)上能量有限，數(shù)據(jù)的無線傳輸量過多，以及傳統(tǒng)的無線通信采樣傳輸，產(chǎn)生大量的

2、信息冗余信息會(huì)縮短傳感器節(jié)點(diǎn)的使用壽命，所以減少數(shù)據(jù)傳輸采樣量是減少整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能耗、延長網(wǎng)絡(luò)使用壽命的最佳方法。同時(shí)，壓縮感知(Compression Sensing，CS)算法是近幾年來興起的一個(gè)數(shù)據(jù)壓縮算法，由于它是一個(gè)壓縮簡單，重構(gòu)復(fù)雜的算法，這為減少WSN的無線傳輸帶來了新的突破口。從目前來看，將壓縮感知運(yùn)用到WSN上是在起步階段，但隨著壓縮感知的深入研究，它的實(shí)用性越來越有價(jià)值。
　　本文對基于CS的農(nóng)業(yè)WSN數(shù)據(jù)壓縮處

3、理方法進(jìn)行了深入研究，主要內(nèi)容如下:
　　1、獲取傳感器節(jié)點(diǎn)的參數(shù)數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，而數(shù)據(jù)的分類有兩種:一是對單數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，另一種則是多參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析。然后將相關(guān)性強(qiáng)的節(jié)點(diǎn)分在同個(gè)組中，分組結(jié)束后，選擇平均相關(guān)度最大的作為參考節(jié)點(diǎn)，同時(shí)計(jì)算出參考節(jié)點(diǎn)與非參考節(jié)點(diǎn)間的線性回歸計(jì)算;
　　2、介紹壓縮感知的重構(gòu)算法。重構(gòu)算法有OMP、ROMP,重點(diǎn)介紹這兩種算法，并且進(jìn)行實(shí)驗(yàn)來做對比。
　　3、對相關(guān)性