谢冬青,邢萧飞
广州大学学报(自然科学版). 2016, 15(1): 1-7.
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数据融合是无线传感器网络中一个重要研究问题,现有基于压缩感知(compressed sensing, CS)的数据融合方案主要是以集中的方式由基站节点完成数据融合任务,容易造成负载不均衡和“覆盖空洞”等问题.文章提出了一个基于压缩感知的容错数据融合(compressed sensing-based erasure-correcting data aggregation, CS-EDA)方案,并使用正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)算法来准确地重构压缩后的数据,在保证所获得数据质量的条件下减少网络通信开销.另外,文章使用节点分簇机制来优化和均衡网络负载.实验结果表明,和其它的数据融合方案相比较,文章所提出的方案在数据重构的容错性和网络能量效率等方面上取得较好性能.