Energieffektiv dataaggregation är viktigt för akustiska sensornätverk under vatten på grund av dess energibegränsade karaktär. I detta dokument föreslår vi ett slags energieffektivt dataaggregationssystem för att minska kommunikationskostnaderna och förlänga nätverkets livslängd baserat på distribuerad komprimerad sensorteori. För det första introducerar vi en distribuerad komprimerad avkänningsmodell för ett klusterbaserat akustiskt sensornätverk under vatten där både rumsliga och tidsmässiga korrelationer beaktas. För det andra föreslås två system, nämligen BUTM-DCS (block övre triangulär matris DCS) och BDM-DCS (block diagonal matris DCS), baserat på utformningen av observationsmatris med strikt begränsad isometrisk egenskap. Båda systemen tar hänsyn till kostnaderna för akustikkommunikation under vatten. Slutligen, en distribuerad komprimerad avkänningsalgoritm, DCS-SAMP (Simultaneous Orthogonal Matching Pursuit for DCS), antas för att återställa rå sensor avläsningar vid fusionscentret. Vi utförde simuleringsexperiment på både syntetiserade och verkliga sensoravläsningar. Resultaten visar att de nya dataaggregationssystemen kan minska energikostnaden med mer än 95 procent jämfört med konventionella dataaggregationssystem när klustret är 20.
Wang m.fl. REF, föreslå ett energieffektivt system för dataaggregation.
Energy-Efficient Distributed Compressed Sensing Data Aggregation for Cluster-Based Underwater Acoustic Sensor Networks
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}