Vi tar itu med problemet med datainsamling i stora distribuerade trådlösa sensornätverk (WSN). Vi föreslår en metod för datainsamling med hjälp av hierarkisk routingmetod och kompressiv avkänning för WSN. Endast ett fåtal prover behövs för att återställa den ursprungliga signalen med hög sannolikhet eftersom sparsam representationsteknik utnyttjas för att fånga likheter och skillnader i den ursprungliga signalen. För att effektivt samla in prover i WSN föreslås en ram för användning av den hierarkiska routingmetoden och kompressiv avkänning med hjälp av en randomiserad rotation av klusterhuvuden för att jämnt fördela energibelastningen mellan sensorerna i nätverket. Dessutom används L1-minimering och Bayesian komprimerad avkänning för att approximera återhämtningen av den ursprungliga signalen från det mindre antalet prover med ett lägre signalrekonstruktionsfel. Vi ger också en omfattande validering av koherens, kompressionshastighet och livslängd, baserad på en analys av teorin och experimenten i miljön med verkliga världssignaler. Resultaten visar att vår lösning är effektiv i ett stort distribuerat nätverk, särskilt för energibegränsade WSN.
I REF föreslog vi en modell för datainsamling genom att kombinera CS och hierarkisk routing.
WSNs Data Acquisition by Combining Hierarchical Routing Method and Compressive Sensing
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}