I detta dokument föreslår vi en integrering av kompressiv avkänning (CS) och klustering i WSNs som använder block diagonala matriser (BDM) som mätmatriser. En sådan integration leder till en betydande minskning av energiförbrukningen i samband med datainsamlingen. Huvudidén är att dela upp ett WSN i kluster, där varje klusterhuvud (CH) samlar sensoravläsningarna i sitt kluster endast en gång och sedan genererar CS-mätningar som ska vidarebefordras till basstationen (BS). Vi övervägde två metoder för att vidarebefordra CS-mätningar från CH till BS: (i) direkt och (ii) multi-hop routing genom mellanliggande CH. För det senare fallet används en distribuerad trädbaserad algoritm för att överföra CS-mätningar till BS. BS implementerar sedan en CS återvinningsprocess i de insamlade M CS mätningarna för att rekonstruera alla N sensoriska data, där M N. Inom detta nya ramverk formulerade vi den totala effektförbrukningen och diskuterade effekten av olika sparifierande baser på CS prestanda samt det optimala antalet kluster för att nå den minsta effektförbrukningen.
Nguyen m.fl. Ref föreslog ett CS-baserat system för insamling av data i WSN, där man analyserade det optimala antalet kluster för att uppnå minsta effektförbrukning.
CCS: Energy-efficient data collection in clustered wireless sensor networks utilizing block-wise compressive sensing
{'venue': 'Comput. Networks', 'journal': 'Comput. Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}