《動態信號監測的無線感測器網路壓縮採樣方法研究》是依託南京理工大學，由吳鍵擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：動態信號監測的無線感測器網路壓縮採樣方法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：吳鍵
- 依託單位：南京理工大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
本項目針對無線感測器網路動態信號監測中突出存在的資源受限和可靠性問題，提出一種基於壓縮採樣理論的無線感測器網路動態信號監測方法。為實現高速或多媒體信號監測中大信息量的可靠傳輸，採用網路演算理論建立壓縮採樣無線感測器網路架構的數學模型，以定量分析無線感測器網路動態信號壓縮採樣所需的頻寬、快取和網路時延等關鍵指標。為使得稀疏基自適應地跟隨動態變化的信號特徵，提出採用主元分析法研究信號特徵動態變化情況下的稀疏基線上最佳化選取方法。為降低壓縮採樣的動態信號傳輸所需的能耗，提出基於啟發式算法的無線感測器網路壓縮採樣測量矩陣和路由的自適應能效最佳化方法。本研究對於探索動態信號監測的無線感測器網路量化設計和分析方法，提高動態信號網路監測的壓縮比、降低網路能耗具有重要意義。
結題摘要
近年來，隨著低功耗積體電路技術的快速發展、無線感測器網路套用領域的擴大以及監測需求的不斷提高，無線感測器網路的理論和套用研究將越來越多地涉及到高速感測數據和多媒體信號的採樣、傳輸和動態監測。壓縮採樣理論能夠實現原先由於節點硬體採樣率和無線網路頻寬限制而不能採樣和傳輸的高速感測或者多媒體信號，並且無線信道的不可靠性也因為壓縮採樣的壓縮與重構機制變得不那么棘手。 本項目研究了一種基於壓縮採樣理論的無線感測器網路動態信號監測方法，主要研究內容與結論包括： 1、為實現動態信號監測套用系統中大信息量的可靠傳輸，本項目基於網路演算理論建立了無線感測器網路數學量化分析模型，能夠用於定量分析無線感測器網路動態信號感知套用所需的頻寬、快取和網路時延等關鍵指標。採用網路演算理論和模型的定義，將無線感測節點定義為一個網路演算基本系統，在此基礎上定義、研究了典型簇型無線感測網路架構及配置參數；建立了從無線感測網路架構設計參數到QoS極限性能指標的量化分析遞歸模型；能夠快速獲得網路在給定架構配置參數的情況下的最小頻寬、快取需求和任一數據流量的最大延時等關鍵網路參數。 2、為使得信號獲取滿足壓縮採樣條件，並達到最優的可壓縮性和採樣效率，本項目著重研究了稀疏基的選取問題；基於主元分析法研究了信號特徵動態變化情況下的稀疏基最佳化選取方法；主要依據信號的時間相關性確定重構算法中的步長，最佳化採樣和疊代效率。 3、為降低壓縮採樣的動態信號傳輸所需的能耗，本項目基於啟發式算法研究了無線感測器網路壓縮採樣測量矩陣和路由的自適應能效最佳化方法。根據壓縮採樣理論分析，分散式測量矩陣的形成對應著網路通信架構和路由；基於典型的分簇網路套用，本項目基於遺傳算法研究了最優的測量矩陣和網路路由方法，使得網路簇頭和全局壽命都能夠最大化。 總結上述研究內容和進展已發表和錄用論文7篇，目前撰寫和在審論文4篇；已申請2項專利；培養碩士研究生6名，畢業2名。項目研究對於拓展無線感測器網路套用領域、提高動態信號監測類套用系統的性能和實用性、降低網路能耗等具有重要意義。
