多分辨率压缩感知：优化WSN数据融合与能耗

"本文提出了一种在无线传感器网络(WSN)中利用多分辨率和压缩感知技术进行数据融合的新方案，旨在解决传统方法中数据通信量大、能耗高的问题。通过构建不同层次的簇结构，数据采集过程变得更加高效。在簇结构中，底层节点仅传输原始数据，而上层节点则进行压缩采样。使用反向离散余弦变换(DCT)和DCT模型的协作样本最大后验概率(CoSaMP)算法，可以在接收端恢复原始数据。实现在SIDnet-SWANS平台上的部署和不同规模的传感器网络测试，证明了该方案能显著降低大部分节点的能耗，与现有方案相比，节能效果显著。" 文章详细介绍了在WSN中应用多分辨率和压缩感知的数据融合技术。当前，基于压缩感知的融合方案往往忽视了数据字段的特性，设定固定的压缩阈值，这导致了不必要的数据通信和能源浪费。针对这一问题，研究者提出了一个创新性的解决方案，它将网络划分为多个层次和不同类型的簇，这种结构允许数据以过渡方式被逐层收集。 在新方案中，簇结构的最底层，即叶节点，仅负责传输原始数据，而上层的簇节点则执行压缩采样任务。采用的压缩策略是基于反向DCT和DCT模型的CoSaMP算法，这个算法能够在接收端高效地重建原始数据，减少了数据传输量，从而降低了能耗。 在实际部署中，该方案被应用于SIDnet-SWANS平台，并在各种二维随机部署的传感器网络规模下进行了测试。实验结果显示，随着节点在簇结构中的层次变化，大多数节点的能耗都有显著降低。相比于传统的NCS方案，能耗下降了50%至77%，对比HCS方案，能耗下降了37%至70%，这表明新方案在节能方面具有显著优势。 关键词涉及的领域包括无线传感器网络、数据融合、多分辨率、压缩感知、簇以及能耗管理。该研究为WSN的数据处理提供了新的思路，有望优化网络性能，延长传感器网络的生命周期，尤其在能源有限的环境下，这种节能型的数据融合方案显得尤为重要。