[发明专利]移动无线传感器网络中基于核函数的压缩数据收集方法有效
申请号: | 201610503784.9 | 申请日: | 2016-06-30 |
公开(公告)号: | CN106131154B | 公开(公告)日: | 2019-06-07 |
发明(设计)人: | 郑海峰;李家印;冯心欣;陈忠辉 | 申请(专利权)人: | 福州大学 |
主分类号: | H04L29/08 | 分类号: | H04L29/08 |
代理公司: | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人: | 蔡学俊 |
地址: | 350108 福建省福州市*** | 国省代码: | 福建;35 |
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摘要: | 本发明涉及一种移动无线传感器网络中基于核函数的压缩数据收集方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S01:基于随机游走算法收集传感器节点的数据;步骤S02:根据所述随机游走算法设计随机测量矩阵;步骤S03:设计稀疏表示矩阵;步骤S04:根据所述随机测量矩阵与稀疏表示矩阵对步骤S01收集到的传感器节点的数据进行压缩感知恢复。本发明提高了数据收集的效率,降低了节点能耗,减少了数据的收集时间,提高了数据收集的可靠性,进而延长网络的生命周期。 | ||
搜索关键词: | 移动 无线 传感器 网络 基于 函数 压缩 数据 收集 方法 | ||
【主权项】:
1.一种移动无线传感器网络中基于核函数的压缩数据收集方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S01:基于随机游走算法收集传感器节点的数据;步骤S02:根据所述随机游走算法设计随机测量矩阵;步骤S03:设计稀疏表示矩阵;所述稀疏表示矩阵Ψ通过如下二维高斯核函数构造:
其中,||xi‑xj||=dij表示节点i与节点j之间的距离,因此相应的高斯核矩阵表示为:
进一步,中心化高斯核矩阵
的每一项
表示为:
其中,Kij、Kil、Klm为高斯核矩阵Kn中的元素;然后,对角化中心化高斯核矩阵
即
其中Ψ是一个由正交特征向量基组成的特征矩阵,Λ为对角化矩阵,Λ矩阵上的对角化元素为所对应的特征向量基的特征值;步骤S04:根据所述随机测量矩阵与稀疏表示矩阵对步骤S01收集到的传感器节点的数据进行压缩感知恢复。
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