基于压缩感知与占空比的无线传感器网络节能算法研究

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1、工程硕士学位论文基于压缩感知与占空比的无线传感器网络环境监节测能算系统法研著究性检测作者姓名谭德军工程领域电子与通信工程校内指导教师冯久超教授校外指导教师吴中堂高级工程师所在学院电子与信息学院论文提交日期2016年6月ResearchonEnergy-savingAlgorithmsforWirelessSensorNetworksBasedonCompressedSensingandDuty-cycleADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：TanDejunSupervisor

2、：Prof.FengJiuchaoAssociate：SeniorEngineerWuZhongtangSouthChinaUniversityofTechnologyGuangzhou,China分类号：TN393学校代号：10561学号：201321009516华南理工大学硕士学位论文基于压缩感知与占空比的无线传感器网络节能算法研究作者姓名：谭德军指导教师姓名、职称：冯久超教授吴中堂高级工程师申请学位级别：工程硕士工程领域名称：电子与通信工程论文形式：□产品研发□工程设计☑应用研究□工程/项目管理□调研报告研究方向：无线传感器网络论文提交

3、日期：2016年6月12日论文答辩日期：2016年6月7日学位授予单位：华南理工大学学位授予日期：年月日答辩委员会成员：主席：余华教授委员：赵平高级工程师余卫宇副教授刘徐迅副教授冯久超教授华南理工大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研巧成果。除了文中特别加标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写的成果作品。对本文的研巧做出重要贡献的个人和集体＞。，巧已在文中１［＾明确方式标明本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：日期；Ｗ年ｆｅ月

4、＾七寺襄聲６１７日学位论文版权使用授权书？本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，良Ｐ；研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属华南理工大学。学校有权保存并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许学位论文被查阅（除在保密期内的保密论文外）＾１；学校可１公布学位论文的全，可部或部分内容？允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位一论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相致。本学位论文属于：□保密，在年解密后适用本授权书。口＾保密，同意在校园网上发布，供校内师生和与

5、学校有共享协议的单位浏览；同意将本人学位论文提交中国学术期刊（光盘版）电子杂志社全文出版和编入ＣＮＫＩ《中国知识资源总库》，传播学位论文的全部或部分内容。＂＂（请在［＾上相应方框内打Ｖ）作者签名＂：诚聲＾％。气日期：础６．／＞指导教师签名：日期邱冬代二／＾＾＾Ｋ作者联系电话：电子邮箱；摘要在无线传感器网路中，节点有限的能量已严重限制了其应用发展。因此，如何有效地降低网络节点能耗、提高数据传输的可靠性就成为了无线传感器网络研究领域中的工作重点。占空比技术根据所接收数据信息的标识位决定节点处于工作或睡眠状态

6、，避免了网络中重复数据的接收，有效地提升了数据投递率和网络生命周期。压缩感知理论利用信号的稀疏性将信号压缩至低维空间上，再利用这部分压缩信号高概率地重构出原始信号，有效地降低了网络中传输的数据量，进而实现了节能的目标。本文以降低网络节点能耗为研究目标，从减少网络中重复数据量的传输出发，深入研究了无线传感器网络的能耗问题，进而提出了融合占空比技术与压缩感知理论的无线传感器网络节能算法。本文主要的研究点和创新点如下：1.提出了一种基于占空比技术的无线传感器网络节能算法。该算法根据所接收数据信息的标识位来决定节点处于工作模式还是睡眠模式，避免了网络

7、中重复数据的接收，从而降低了网络节点能耗。本文还计算与分析了该算法系统下的网络能耗的理论最大值，并证明了多跳无线网络的能耗具有最优解。实验结果表明，与泛洪模式下的算法相比，该算法能够延长网络生命周期57.5%，降低节点平均能耗65.8%，提高数据包传输率20.5%，从而有效地改善了整个系统的网络性能。2.提出了一种结合压缩感知理论与占空比技术的无线传感器网络节能算法。该算法充分利用了节点感知数据在时间和空间上的相关性，在信源节点利用有限域压缩感知对数据进行适当的压缩，并使用占空比技术进行处理，从而在很大程度上降低了网络中所传送的数据量，随之降

8、低了网络节点能耗。本文对有限域压缩感知进行了深入地研究与分析，进而构建了改进型的多项式确定性矩阵来作为测量矩阵。通过实验仿真可以知道，与其他节能算法相比，该算法能够