作者：赵建军,王怀宇,赵泽阳,陈生昌 单位：中国通信学会;人民邮电出版社 出版：《电信科学》2014年第09期 页数：8页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFDXKX2014090150 DOC编号：DOCDXKX2014090159 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 当前基于压缩感知的传感器网络数据融合方案中，不论数据字段有何特征，均假设网络具有固定而均匀的压缩阈值，从而导致数据通信量过高，能耗浪费较大。提出一种基于多分辨率和压缩感知的数据融合方案。首先，对传感器网络进行配置，以生成多个层次类型不同的簇结构，用于过渡式数据收集，在该结构上，最低层的叶节点只传输原始数据，其他层的数据收集簇进行压缩采样；然后将其测量值向上发送，当母数据收集簇收到测量值时，利用基于反向DCT和DCT模型的CoSaMP算法恢复原始数据；最后，在SIDnet-SWANS平台上部署了该方案，并在不同的二维随机部署传感器网络规模下进行了测试。实验结果表明，随着分层位置的变化，大部分节点的能耗均显著降低，与NCS方案相比，能耗下降50%~77%，与HCS方案相比，能耗下降37%~70%。

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