文献类型：期刊文章

作　　者：张蕾[1] 崔娟娟[1] 李晶晶[1]

ZHANG Lei;CUI Juan-juan;LI Jing-jing(Department of Mechanical and Electronic Engineering, Guangling Gollege, Yangzhou University, Yangzhou 225000, China)

机构地区：[1]扬州大学广陵学院机械电子工程系,江苏扬州225000

出　　处：《计算机与现代化》

基　　金：扬州大学广陵学院自然科学研究项目(ZKZD19001)。

年　　份：2020

期　　号：9

起止页码：1-5

语　　种：中文

收录情况：IC、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：为减少无线传感器网络的数据通信量和能量消耗,基于WSN节点数据时空相关性的特性,提出一种将K-means均衡分簇和CS理论相结合的数据收集方法。首先,通过K-means聚类算法均匀划分网络成簇。然后,各簇首对采集到的数据进行基于时空相关性的压缩感知并传输至基站Sink节点。最后,Sink节点采用OMP算法对收集到的数据进行精准重构。仿真结果表明,该算法有效减少了无线传感器网络的数据通信量和压缩感知算法重构过程所需要的观测量。

关 键 词：无线传感器网络 K-means均衡分簇  压缩感知

分 类 号：TP391]