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    壓縮感知下最短路徑的無線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集算法

    2022-07-29 03:31:48魏連鎖馬敬云
    關(guān)鍵詞:投影重構(gòu)能耗

    魏連鎖, 馬敬云, 郭 媛

    ( 齊齊哈爾大學(xué) 計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院,黑龍江 齊齊哈爾 161006 )

    0 引言

    無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks, 簡稱WSNs)[1-4]是由大量傳感器節(jié)點(diǎn)組成,對數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、處理、傳輸?shù)囊粋€無線自組織網(wǎng)絡(luò)。由于傳感器節(jié)點(diǎn)的鋪設(shè)成本與功耗日益降低,WSNs在數(shù)據(jù)收集[5-7]、海洋環(huán)境監(jiān)測等方面的應(yīng)用價值越來越大[8]。同時,數(shù)據(jù)收集是WSNs各個應(yīng)用中數(shù)據(jù)通信不可或缺的重要環(huán)節(jié),參與數(shù)據(jù)收集的數(shù)據(jù)通常具有一定的稀疏性,可將壓縮感知(Compressed Sensing, 簡稱CS)[9-10]稀疏隨機(jī)投影技術(shù)應(yīng)用于WSNs數(shù)據(jù)收集過程。由于傳感器節(jié)點(diǎn)能量有限且不能及時更換,減少投影過程的節(jié)點(diǎn)能耗成為WSNs數(shù)據(jù)收集和處理的關(guān)鍵。目前,對WSNs數(shù)據(jù)收集過程主要針對數(shù)據(jù)包的收發(fā)能耗,采取有效途徑使數(shù)據(jù)收集過程中的數(shù)據(jù)包數(shù)目減少,可有效減少網(wǎng)絡(luò)能耗。存在問題:(1)壓縮處理數(shù)據(jù)時,采取數(shù)據(jù)先收集后壓縮的方式,對資源受限的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)造成資源浪費(fèi);(2)數(shù)據(jù)傳輸過程中,未考慮節(jié)點(diǎn)多跳通信與網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理,而是將節(jié)點(diǎn)收集數(shù)據(jù)包直接發(fā)送至匯聚節(jié)點(diǎn)。因此,在設(shè)計(jì)算法時,對數(shù)據(jù)處理以減少網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能耗是WSNs數(shù)據(jù)收集算法需要考慮的因素。

    人們提出多種將壓縮感知(CS)應(yīng)用于WSNs數(shù)據(jù)收集的算法,如BAJWA W U等[11]將CS技術(shù)應(yīng)用到WSNs數(shù)據(jù)收集過程,在數(shù)據(jù)的傳輸過程中未進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,而是將收集到的數(shù)據(jù)直接發(fā)送給匯聚節(jié)點(diǎn),網(wǎng)絡(luò)能耗由于參與數(shù)據(jù)收集的節(jié)點(diǎn)數(shù)目冗余而過大。在降低節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)量方面,較多將稀疏投影應(yīng)用于WSNs數(shù)據(jù)收集,如楊浩等[12]提出區(qū)域化的壓縮感知數(shù)據(jù)收集算法,將壓縮感知稀疏隨機(jī)投影矩陣引入WSNs數(shù)據(jù)收集,對每部分單獨(dú)壓縮,解決數(shù)據(jù)收集過程中數(shù)據(jù)量過大的問題,但稀疏投影矩陣的設(shè)計(jì)過于復(fù)雜;WU C等[13]提出的基于CS減少數(shù)據(jù)冗余的WSNs數(shù)據(jù)收集算法,稀疏隨機(jī)投影矩陣的建立相對簡單,采用網(wǎng)格編碼的形式降低數(shù)據(jù)的冗余度,但算法中冗余數(shù)據(jù)的數(shù)目過大,造成過多的網(wǎng)絡(luò)能耗。

    文獻(xiàn)[11-13]的WSNs數(shù)據(jù)收集算法主要集中于數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆绞蕉雎跃W(wǎng)絡(luò)能耗,真實(shí)的WSNs數(shù)據(jù)收集算法過程產(chǎn)生大量能耗,人們提出多種解決方案,如CHOU C T等[14]提出的算法綜合考慮節(jié)點(diǎn)能耗問題,以較小的能耗獲取收集的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù),在數(shù)據(jù)收集效果較好的情況下減少網(wǎng)絡(luò)能耗,但算法需要交換信息的節(jié)點(diǎn)數(shù)目較多且采用的是窮舉法,復(fù)雜度過大,只能用在小型無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中;VELMANI R等[15]提出的算法可應(yīng)用在大型無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,但恢復(fù)原始數(shù)據(jù)需要收集的節(jié)點(diǎn)數(shù)目隨網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的變大而增加,網(wǎng)絡(luò)能耗隨之變大。

    將壓縮感知稀疏隨機(jī)投影矩陣與WSNs數(shù)據(jù)收集過程相結(jié)合,設(shè)計(jì)能耗低、網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡的WSNs數(shù)據(jù)收集算法具有重要意義。WSNs數(shù)據(jù)收集算法需綜合考慮數(shù)據(jù)通信節(jié)點(diǎn)數(shù)量對網(wǎng)絡(luò)能耗的影響,同時避免因觀測數(shù)過少而導(dǎo)致重構(gòu)誤差變大的問題。筆者綜合考慮節(jié)點(diǎn)能耗、重構(gòu)誤差等因素,采用壓縮感知稀疏隨機(jī)投影技術(shù),提出低能耗、誤差小的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集算法,為WSNs數(shù)據(jù)收集方案的發(fā)展提供思路。

    1 系統(tǒng)模型

    1.1 壓縮感知模型

    根據(jù)壓縮感知理論,當(dāng)原始信號由某個稀疏矩陣稀疏化時,可通過一個投影矩陣將稀疏信號投影為低維列向量,求解一個凸優(yōu)化問題,重構(gòu)出原始信號。其中,投影矩陣的制定必須符合有限等距約束條件(Restricted Isometry Property,簡稱RIP)[16],即

    (1)

    式中:當(dāng)δK∈(0,1)時,矩陣Φ滿足K階約束等距,即可近似地重建原始信號矩陣X,X=[x1,x2,…,xn]N,為N維原始信號。

    在壓縮感知投影矩陣過程中,投影矩陣Φ的稀疏度越高,消耗的能量越少。目前,投影矩陣研究大多是在投影次數(shù)和重構(gòu)算法上對基于壓縮感知的投影機(jī)制做優(yōu)化,采用稀疏投影觀測矩陣[17]減少單個投影值產(chǎn)生的損失。稀疏隨機(jī)投影矩陣表達(dá)式為

    圖1 基于壓縮感知的稀疏隨機(jī)投影數(shù)據(jù)收集過程Fig.1 Sparse random projection data collection process based on compressed sensing

    (2)

    式中:φij為隨機(jī)投影因數(shù);p為φij取相應(yīng)值時的概率;α為投影矩陣的稀疏程度。

    稀疏投影過程:首先,生成稀疏投影矩陣,在每次投影過程中節(jié)點(diǎn)i從投影矩陣的第i行中選擇出φij≠0的節(jié)點(diǎn);然后,投影節(jié)點(diǎn)根據(jù)路徑選擇策略獲取節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù),將投影節(jié)點(diǎn)本身的數(shù)據(jù)與感知節(jié)點(diǎn)傳遞的數(shù)據(jù)融合后,再通過路徑選擇策略傳遞給Sink節(jié)點(diǎn),匯聚節(jié)點(diǎn)從這些節(jié)點(diǎn)中任意選取m個節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù);最后在Sink節(jié)點(diǎn)處通過m個觀測值重構(gòu)原始信號。基于壓縮感知的稀疏隨機(jī)投影數(shù)據(jù)收集過程見圖1。圖1基于稀疏投影的一次數(shù)據(jù)收集過程,參與投影過程的節(jié)點(diǎn)為1、3、7,則融合數(shù)據(jù)為

    y1=φ11x1+φ13x3+φ17x7,

    (3)

    式中:xi為節(jié)點(diǎn)收集數(shù)據(jù)。轉(zhuǎn)換為矩陣形式,即

    (4)

    原始信號X的重構(gòu)過程是指通過一定的重構(gòu)算法,將原始信號稀疏化后的低維觀測向量再重構(gòu)為X。通過求解最小l0范數(shù)實(shí)現(xiàn),但l0范數(shù)的求解為非確定性多項(xiàng)式(Nondeterminism Polynomial, 簡稱NP)問題,可將之轉(zhuǎn)化為最小l1范數(shù)[18]求解得出,即

    (5)

    s.t.ΦX=y,

    求解過程為一個線性優(yōu)化問題,可以運(yùn)用貪婪迭代算法求解;采用正交匹配追蹤(Orthogonal Matching Pursuit, 簡稱OMP)算法[19]作為信號重構(gòu)算法。

    1.2 數(shù)據(jù)收集模型

    在能量有限的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點(diǎn)能耗過大導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)陷入癱瘓,因此減少網(wǎng)絡(luò)能耗,以最少的能耗實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)有效收集是關(guān)鍵。將CS與路徑選擇策略相結(jié)合引入數(shù)據(jù)收集過程,可解決節(jié)點(diǎn)信息冗余對網(wǎng)絡(luò)資源帶來的浪費(fèi)及數(shù)據(jù)沖突造成信息收集效率低等問題。

    由n個傳感器節(jié)點(diǎn)組成的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)模型見圖2。由圖2可知,在數(shù)據(jù)收集過程中,使用的數(shù)據(jù)傳輸信道為無線信道,由傳感節(jié)點(diǎn)、感知節(jié)點(diǎn)、投影節(jié)點(diǎn)、匯聚節(jié)點(diǎn)構(gòu)成。在第i輪數(shù)據(jù)收集過程中,隨機(jī)選取m個節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集傳輸至匯聚節(jié)點(diǎn),其表達(dá)式為

    yi=ΦX+λ=φi1x1+φi2x2+…+φimxm+λi,

    (6)

    式中:yi為m個節(jié)點(diǎn)傳輸至匯聚節(jié)點(diǎn)的融合數(shù)據(jù)矩陣;φim為隨機(jī)投影矩陣Φ的第i個列向量;xm為節(jié)點(diǎn)收集數(shù)據(jù);λ為噪聲矢量,在不考慮噪聲的情況下為0。

    圖2 n個傳感器節(jié)點(diǎn)組成的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)Fig.2 Wireless sensor network composed of n sensor nodes

    圖3 基于壓縮感知的數(shù)據(jù)收集機(jī)制Fig.3 Data acquisition mechanism based on compressed sensing

    由式(4)將圖3轉(zhuǎn)換成矩陣的形式,即

    (7)

    式中:

    (8)

    傳統(tǒng)的稀疏投影模型先將數(shù)據(jù)傳遞到某個投影節(jié)點(diǎn)后再傳遞給匯聚節(jié)點(diǎn),但有較多的節(jié)點(diǎn)到匯聚節(jié)點(diǎn)的距離小于到投影節(jié)點(diǎn)的距離。若繼續(xù)按照傳統(tǒng)的稀疏投影進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸,增加數(shù)據(jù)傳輸過程的數(shù)據(jù)量,產(chǎn)生的能耗也大,故直接將此類節(jié)點(diǎn)傳輸?shù)絽R聚節(jié)點(diǎn),然后與投影節(jié)點(diǎn)傳到匯聚節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)融合處理。相較于傳統(tǒng)的稀疏投影模型,可使基于最短路徑樹的數(shù)據(jù)收集模型中參與節(jié)點(diǎn)的數(shù)量顯著降低,產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)能耗有效減少(見圖4)。

    圖4 基于壓縮感知的最短路徑樹數(shù)據(jù)收集過程Fig.4 Shortest path tree data acquisition process based on compressed sensing

    1.3 能耗模型

    在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集過程中,數(shù)據(jù)處理所需能耗遠(yuǎn)小于數(shù)據(jù)收發(fā)能耗,因此主要考慮數(shù)據(jù)收發(fā)能耗,忽略影響不大的因素(節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)處理的能耗等),建立能耗模型。應(yīng)用文獻(xiàn)[20-21]的通信能耗模型,假定兩個節(jié)點(diǎn)間的距離為d,發(fā)送的數(shù)據(jù)包長度為b,則任一節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)的能量消耗表達(dá)式為

    Et(b,d)=Ee×b+b×εad2,

    (9)

    Er(b)=b×Ee,

    (10)

    式(9-10)中:Et(b,d)為將長度為b的數(shù)據(jù)發(fā)送距離d需要的能耗;Ee為發(fā)送能耗因數(shù);εa為能耗放大因數(shù);Er(b)為數(shù)據(jù)接收能耗。

    根據(jù)式(7)改進(jìn)能耗模型,將路徑損失考慮在數(shù)據(jù)收集的過程中。若在一次數(shù)據(jù)收集的過程中,一共有m個節(jié)點(diǎn)參與,則Et(b,d)表達(dá)式為

    Et(b,d)=m[Ee×b×A(d,f)+b×εad2]=

    (11)

    式中:

    A(d,f)=dk·a(f)d,

    (12)

    (13)

    式(12-13)中:A(d,f)為路徑損失函數(shù);dk為損失因數(shù);f為信號頻率;k為路徑損失指數(shù)(在實(shí)際應(yīng)用中,通常取1.5);a(f)為吸收因數(shù)。由式(12-13)可以看出,數(shù)據(jù)傳輸距離d越大,路徑損失A(d,f)越大,能耗Er(b,d)越多。

    節(jié)點(diǎn)接收數(shù)據(jù)的能量消耗表達(dá)式為

    Er(b)=m(b×Ee),

    (14)

    式中:Er(b)為數(shù)據(jù)接收能耗。

    總體上,除了數(shù)據(jù)收發(fā)能耗以外,傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的處理及尋找最短節(jié)點(diǎn)等也產(chǎn)生一定的能量消耗,但收發(fā)能耗較小時,這部分將不納入總體能耗計(jì)算??偰芎腅tl可表示為

    (15)

    2 算法實(shí)例

    2.1 步驟

    步驟1對數(shù)據(jù)進(jìn)行初始化和預(yù)處理。依據(jù)節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的位置對節(jié)點(diǎn)執(zhí)行一維化操作,將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化到一維空間進(jìn)行處理。

    步驟2獲取節(jié)點(diǎn)的鄰接矩陣,通過最短路徑算法(Dijkstra算法)分別將網(wǎng)絡(luò)中各個節(jié)點(diǎn)到節(jié)點(diǎn)的最短路徑與最短距離計(jì)算出來。

    步驟3根據(jù)式(2)生成稀疏投影矩陣Φm×n=[φ1,φ2,…,φn],其中φi(1≤i≤m)為每一個數(shù)據(jù)包的隨機(jī)投影因數(shù),將其加入投影節(jié)點(diǎn)集合Ui={Ui(1),Ui(2),…,Ui(lgn)}。從Φm×n中選取非零元素對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)加入感知節(jié)點(diǎn)集合Γi={Γi(1),Γi(2),…,Γi(n/m)};隨機(jī)從感知節(jié)點(diǎn)集合中選取一個作為投影節(jié)點(diǎn),根據(jù)步驟2得到各個節(jié)點(diǎn)到匯聚節(jié)點(diǎn)的最短路徑,生成一個最短路徑樹集合。此外,矩陣的行數(shù)由獲取數(shù)據(jù)包的數(shù)量m決定,且每一行代表一條傳輸路徑。

    步驟4對參與傳輸?shù)墓?jié)點(diǎn)進(jìn)行判斷。若節(jié)點(diǎn)到Sink節(jié)點(diǎn)的距離dSink小于投影節(jié)點(diǎn)的距離dUi,即dSink

    步驟5重復(fù)對步驟4執(zhí)行m次,Sink節(jié)點(diǎn)得到可以恢復(fù)數(shù)據(jù)的所有m個測量值,再匯聚節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息重構(gòu)。

    步驟6若不同的投影節(jié)點(diǎn)在傳輸過程中某一節(jié)點(diǎn)處開始重合,則在該結(jié)點(diǎn)處先將數(shù)據(jù)融合再傳輸。

    算法偽代碼見表1。

    表1 算法偽代碼

    續(xù)表1

    2.2 算法時間復(fù)雜度分析

    算法的復(fù)雜度是衡量一個算法計(jì)算量的重要指標(biāo)。文中算法的核心是數(shù)據(jù)的傳輸部分,主要包含路徑選擇和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)兩個階段。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)的時間復(fù)雜度為O(1),路徑選擇策略的時間復(fù)雜度為O(n2),故文中算法的時間復(fù)雜度為O(n2)。

    3 算法仿真與分析

    以python語言為工具,在pycharm集成開發(fā)環(huán)境下進(jìn)行算法仿真實(shí)驗(yàn),并對無線傳感網(wǎng)中節(jié)點(diǎn)的能耗及存活量與對比算法[22]進(jìn)行對比分析。該實(shí)驗(yàn)將CS與最短路徑結(jié)合應(yīng)用于數(shù)據(jù)收集過程,數(shù)據(jù)收集效率提升,網(wǎng)絡(luò)能耗顯著降低,網(wǎng)絡(luò)生命周期變長。

    3.1 參數(shù)設(shè)置

    算法仿真實(shí)驗(yàn)的相關(guān)參數(shù)設(shè)置見表2。

    表2 算法仿真參數(shù)設(shè)置

    3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    通過三個標(biāo)準(zhǔn)全方位、多角度分析算法的性能,即

    (1)重構(gòu)誤差;

    (2)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)最大能量消耗;

    (3)網(wǎng)絡(luò)生命周期(按照執(zhí)行輪數(shù),以網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)第一個死亡節(jié)點(diǎn)作為一個生命周期)。

    實(shí)驗(yàn)中,采用重構(gòu)誤差τ對重構(gòu)效果進(jìn)行評價,表達(dá)式為

    (16)

    式中:

    (17)

    (18)

    (19)

    首先,就算法對信號的重構(gòu)效果進(jìn)行仿真分析。文中算法與對比算法的重構(gòu)誤差隨觀測數(shù)變化的曲線見圖5。仿真結(jié)果表明,對于觀測數(shù)的不同,重構(gòu)誤差有所不同,隨觀測數(shù)增加,信號的重構(gòu)質(zhì)量呈遞增趨勢。算法的重構(gòu)誤差隨觀測數(shù)增加而逐漸降低,在觀測數(shù)相同的情況下,文中算法的重構(gòu)精度高于對比算法的。

    圖5 觀測數(shù)與信號重構(gòu)質(zhì)量的關(guān)系Fig.5 The relationship between observed quantity and signal reconstruction quality

    重構(gòu)質(zhì)量的對比關(guān)系見圖6。由圖6可知,在相同的觀測數(shù)下,文中算法的重構(gòu)誤差小于對比算法的。原因在于投影過程中,文中采用的是稀疏投影矩陣,而對比算法采用的是密集矩陣。與對比算法相比較,信號的稀疏度越高,數(shù)據(jù)的重構(gòu)誤差下降越慢,數(shù)據(jù)的重構(gòu)質(zhì)量越高,文中算法對信號的重構(gòu)有較好的效果。

    圖6 重構(gòu)質(zhì)量的對比關(guān)系Fig.6 Comparison relationship of reconstruct quality

    不同算法網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行輪數(shù)與節(jié)點(diǎn)最大能耗的關(guān)系見圖7。在數(shù)據(jù)傳輸過程中,采用稀疏隨機(jī)投影矩陣,在數(shù)據(jù)的傳輸階段只進(jìn)行信息中轉(zhuǎn)與信息傳輸操作,并不執(zhí)行數(shù)據(jù)融合;在數(shù)據(jù)傳輸過程中,對比算法采用密集投影矩陣,在數(shù)據(jù)融合階段僅對節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)簡單迭加。由圖7可知,隨網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行輪數(shù)的增加,節(jié)點(diǎn)的能耗呈遞增趨勢。在網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行輪數(shù)相同時,節(jié)點(diǎn)的最大能耗由高到低依次為傳統(tǒng)方案、對比算法與文中算法,且文中算法的能耗最小。同時,在文中算法中,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行到第55輪時,出現(xiàn)首個死亡節(jié)點(diǎn),相較于對比算法(P=0.5,P為節(jié)點(diǎn)接入概率),明顯延長網(wǎng)絡(luò)壽命,使網(wǎng)絡(luò)生命周期增加6輪;與對比算法(P=0.7)算法相比,網(wǎng)絡(luò)生命周期增加20輪,而傳統(tǒng)方案在網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行到第25輪時出現(xiàn)首個死亡節(jié)點(diǎn)。在能耗方面,文中算法相較于傳統(tǒng)算法既節(jié)約網(wǎng)絡(luò)能耗,又延長傳感器網(wǎng)絡(luò)的生存周期,具有較好的性能。

    圖7 不同算法執(zhí)行輪數(shù)與節(jié)點(diǎn)最大能耗的關(guān)系Fig.7 The relationship between the number of rounds executed by different algorithms and the maximum energy consumption of nodes

    網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行輪數(shù)與存活節(jié)點(diǎn)數(shù)的關(guān)系見圖8。由圖8可知,在網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行的初始階段沒有死亡節(jié)點(diǎn)出現(xiàn);隨網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行輪數(shù)的增加,網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)能耗逐漸增大,網(wǎng)絡(luò)開始出現(xiàn)死亡節(jié)點(diǎn),存活節(jié)點(diǎn)數(shù)逐漸減少。文中方案延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期,其中,傳統(tǒng)算法在執(zhí)行到第29輪時,出現(xiàn)首個節(jié)點(diǎn)因能量耗盡而死亡,而對比算法的次之。文中算法在執(zhí)行到第79輪時,最晚出現(xiàn)死亡節(jié)點(diǎn),與對比算法相對比,網(wǎng)絡(luò)的生命周期延長約2倍。傳統(tǒng)算法出現(xiàn)死亡節(jié)點(diǎn)的時間最早,節(jié)點(diǎn)的死亡速率最高,但隨網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行輪數(shù)越來越多,存活節(jié)點(diǎn)數(shù)目減少,死亡速率又趨于平緩。文中算法在初期節(jié)點(diǎn)死亡速率最低,隨執(zhí)行輪數(shù)的增加,節(jié)點(diǎn)死亡速率增大后又趨于平緩。因此,文中算法的死亡節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)的時間最晚,節(jié)約網(wǎng)絡(luò)能耗效果良好。

    圖8 網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行輪數(shù)與存活節(jié)點(diǎn)數(shù)的關(guān)系Fig.8 The relationship between the number of network execution rounds and the number of viable nodes

    3種算法的節(jié)點(diǎn)廣播半徑與網(wǎng)絡(luò)能耗比的關(guān)系見圖9。由圖9可知,隨節(jié)點(diǎn)廣播半徑的增加,網(wǎng)絡(luò)能耗比逐漸上升;在廣播半徑相同的情況下,傳統(tǒng)算法的能耗比例最高,對比算法的次之,文中算法的能耗比最低,效果最好。因此,文中算法可有效延長網(wǎng)絡(luò)壽命,解決數(shù)據(jù)收集能耗問題。

    圖9 節(jié)點(diǎn)廣播半徑與網(wǎng)絡(luò)能耗比的關(guān)系Fig.9 The relationship between node broadcast radius and network energy consumption ratio

    4 結(jié)論

    (1)基于稀疏隨機(jī)投影壓縮感知下最短路徑的無線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集算法與對比算法相比,在保證原始數(shù)據(jù)重構(gòu)精度的前提下,能夠減少數(shù)據(jù)收集過程中的數(shù)據(jù)量,降低能耗;提出根據(jù)自身收集信號強(qiáng)度調(diào)節(jié)選擇數(shù)據(jù)發(fā)送概率機(jī)制,延長網(wǎng)絡(luò)壽命。

    (2)文中算法為稀疏投影壓縮感知下的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)收集提供一種新的解決方案。

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