Kompressiv avkänning (CS) är en spirande teknik som tillämpas på olika områden, inklusive trådlösa sensornätverk (WSN). I WSN har det tillämpats i samband med insamling och aggregation av data, särskilt i syfte att minska kostnaderna för dataöverföring och förbättra energieffektiviteten. Befintliga CS-baserade datainsamling arbete i WSNs utnyttja egenskapen som under vissa förhållanden, endast O (K log N ) CS slumpmässiga mätningar kan representera en K-sparse signal av längd N. I tidigare arbete fast och identisk kompression tröskelvärden antogs för hela nätverket vilket resulterar i mindre effektiva lösningar. I detta dokument presenterar vi en ny dataaggregering arkitektur modell som integrerar en multi-upplösning hierarkisk struktur med CS för att ytterligare optimera mängden data som överförs. Vår viktigaste idé är att ställa upp flera komprimeringströsklar adaptivt baserat på klusterstorlekarna på olika nivåer. Fördelarna med den föreslagna aggregeringsmodellen i motsats till annat toppmodernt relaterat arbete mäts i form av total mängd data för överföring, datakompressionsförhållande och energiförbrukning. Vi implementerar det föreslagna dataaggregationssystemet på en SIDnet-SWANS-plattform, en diskret händelsesimulator som vanligen används för WSN-simuleringar. Våra simuleringsresultat visar att den föreslagna CS-baserade hierarkiska dataaggregationsmodellen garanterar exakt signalåterställningsprestanda; samtidigt får den också betydande energibesparingar jämfört med andra befintliga metoder.
Således presenterades en energieffektiv teknik: Hierarkisk dataaggregation med hjälp av Compressive Sensing (HDACS) REF baserad på en hierarkisk klusterarkitektur med flera upplösningar och HCS.
Power-efficient hierarchical data aggregation using compressive sensing in WSNs
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}