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1、《自动化与仪器仪表》2014年第1期（总第171期）无线传感器网络中DCS算法的研究与应用文亚洲，杨桂芹（兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃兰州，730070）摘要：分布式无线传感网络面临着数据采样和传输方面的发展瓶颈问题。本文研究分析了能较好地适应并解决这一问题的分布式压缩感知（DistributedCompressedSensing,DCS）算法。从理论上重点研究了DCS算法中JSM（JointSparseModel,JSM）的三种模型JSM-1，JSM-2，JSM-3。通过仿真对CS和DCS算法性能进行了对比分析。结果表明：DC
2、S算法相比CS算法能以更少的测量值实现对原始信号群的精确重建，降低了节点能耗，延长了网络的生命周期。关键词：压缩感知；无线传感器网络；分布式压缩感知；联合稀疏模型Abstract：DistributedWirelessSensorNetworksfacingdatasamplingandtransmissionaspectsofdevelopmentbottlenecks.Thisstudyanalyzescanbetteradapttoandsolvetheproblemofdistributedcompressedsensing(
3、DistributedCompressedSensing,DCS)algorithms.ThispaperfocusesonthetheoreticalDCSalgorithmJSM(JointSparseModel,JSM)threemodelsJSM-1,JSM-2,JSM-3.TheCSandDCSsimulationalgorithmperformancewerecompared.Theresultsshowedthat:DCSalgorithmrelativetoCSalgorithmcanuselessaccurateme
4、asurementstoreconstructtheoriginalsignalgroup,savenodeenergyandprolongthenetworklifetime.Keywords:CompressedSensing;WirelessSensorNetworks;DistributedCompressedSensing;JointSparseModel中图分类号：TP393.1文献标识码：B文章编号：1001-9227（2014）01-0077-020引言尽管N≫K，仍需要N个采样信号的向量集合χ，这样无线传感器网络（W
5、irelessSensorNetworks,WSN）由网络中的数据量χ是非常庞大的，数据的处理也是非常困难大量的无线传感器节点组成的无线网络，负责对特定区域内信的。息的感知、采集、存储、传输和处理等功能。然而在WSN1.2无线传感器网络中CS的数据处理方式中，由于节点存储量与节点能量等资源受限等特征，如何降低CS技术可以显著减少网络中的数据，如果存在如下所示采集的数据量，从而减少每个节点的能耗，增加网络通信容的基，χ是K稀疏的。ψ=[ψ,ψ,⋯,ψ]T量，提高整个网络的生命周期成为目前一个亟需解决的问题。12N（2）相对于目前存在的数
6、据压缩方法，将CS技术[1-4]与WSN结合，网络中的数据量可以表示为：可明显减少网络传输的数据量，并可以高概率重建出原始信Nχ=∑SiψiOrχ=Sψ（3）号，节点能耗得到了极大的降低，增加了整个网络的生命周i=1期。然而目前CS技术多以单个信号进行研究，对分布式环境在传感器网路中将对多个信号同时进行CS理论处理，大下CS的研究与应用却是很少，目前各种通信技术的快速发大降低了网络中的数据量。,ψ,⋯,ψ]T展，网络的规模不断扩大，随之对分布式信息处理技术的需求已知信号χ在基ψ=[ψ12K下稀疏，即可对信号χ也不断增加。基于CS的分布
7、式压缩感知（DistributedCom⁃进行线性测量，表示成矩阵形式为:[5]y=ϕχ=ϕψS=ΘS（4）pressedSensing,DCS）技术的产生可以更好地满足并处理这些分布式网络中将面临的数据采集与传输方面的发展制约。信号χ的恢复可利用求解0-范数得到最优解或近似逼近χ̂min
8、
9、ψS
10、
11、s.tϕχ=y（5）1DCS算法在无线传感器中的应用1.3分布式压缩感知及联合稀疏模型1.1无线传感器网络中传统的数据处理方式在CS理论中，主要是以可稀疏变换的单个信号为对象进WSN由众多的无线传感节点组成，每个无线传感器节点行研究的，对
12、信号群之间的相关性则没有进行深入的研究。而需要完成信息的感知、处理，传输等。如果WSN中有N个节DCS理论则侧重于研究多个信号的内相关性和互相关性，进行点，每个节点所含的信息数据为xi,i=1,2,3⋯N其中χ能够用T=
