I detta dokument överväger vi problemet med att rekonstruera den tidsbundna och rumsliga profilen för vissa fysiska fenomen som övervakas av storskaliga trådlösa sensornätverk (WSN) på ett energieffektivt sätt. Kompressiv avkänning är ett av de populära valen för att minska energiförbrukningen i datainsamlingen i WSN. De befintliga lösningarna tar endast hänsyn till glesheten hos sensorernas data från antingen tidsmässiga eller rumsliga dimensioner. I detta dokument föreslår vi en ny strategi för datainsamling, CS 2 - samlare, för WSNs baserat på teorin om tvådimensionella kompressiva Sensing (2DCS). Den utnyttjar både tidsmässig och rumslig sparhet, dvs. 2D-parsitet av WSNs och uppnår betydande vinst på avvägningen mellan kompressionsförhållandet och återuppbyggnadsnoggrannheten som numeriska simuleringar och utvärderingar av olika typer av sensorers data. Mer intuitivt, med samma givna energibudget, CS 2 - samlare ger betydligt mer exakt rekonstruktion av profilen av de fysiska fenomen som är temporal-spatially sparsamt.
Wang m.fl. föreslog en strategi för datainsamling baserad på KCS-teori genom att utnyttja både tidsmässig och rumslig gleshet av sensoriska data för att förbättra återuppbyggnad noggrannhet REF.
CS2-Collector: A New Approach for Data Collection in Wireless Sensor Networks Based on Two-Dimensional Compressive Sensing
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Medicine']}