ABSTRACT Conventional compressive Sensing-based data collection (CS-DG) algoritmer kräver ett stort antal sensorer för varje kompressiv avkänning mätning, vilket resulterar i hög energiförbrukning i klustererade trådlösa sensornätverk (WSN). För att lösa detta problem föreslår vi en ny energieffektiv CS-DG-algoritm, som utnyttjar den bättre återuppbyggnadsnoggrannheten hos adjacensmatrisen i ett obalanserat expanderdiagram. I den föreslagna CS-DG-algoritmen är varje mätning summan av ett fåtal sensoriska data, som gemensamt bestäms genom slumpmässig provtagning och slumpmässiga promenader. Genom teoretisk analys, visar vi att den konstruerade M × N sparse binära avkänningsmatrisen är adjacensmatrisen för en (k, ε) obalanserad expander-graf när M = O (k log N / k) och t = O (N c / (kq)) för WSNs med N c kluster, där 0 ≤ q ≤ 1 och N c > k. Simuleringsresultat visar våra föreslagna CS-DG har bättre prestanda än befintliga algoritmer när det gäller återuppbyggnad noggrannhet och energiförbrukning. När hybridenergieffektiv distribuerad klusteralgoritm används för att uppnå samma återuppbyggnadsnoggrannhet kan vår föreslagna CS-DG spara energi med minst 27,8 %. Kompressiv avkänning, datainsamling, obalanserad expansionskurva, sparsam binär matris, trådlösa sensornätverk.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. I REF föreslogs en ny algoritm för energieffektiv kompressiv Sensing-baserad datainsamling (CS-DG) för att minska energiförbrukningen i det klustererade trådlösa sensornätverket och utnyttja en bättre återuppbyggnadsnoggrannhet.
Unbalanced Expander Based Compressive Data Gathering in Clustered Wireless Sensor Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}