融合K均值分簇MST路由的无线传感网压缩采样技术
Compressed Sensing Technology Combined with K-Means Clustered MST Routing for Wireless Sensor Networks作者机构：浙江水利水电学院电气工程系杭州310018 杭州电子科技大学电子信息学院杭州310018
出 版 物：《传感技术学报》 (Chinese Journal of Sensors and Actuators)
年 卷 期：2015年第28卷第9期
页 面：1402-1407页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：浙江省自然科学基金项目(LY15F030018 Y16F030018) 国家自然科学基金项目(61102067)
主 题：无线传感网 压缩感知 自适应采样 最小生成树 K均值分簇
摘 要：考虑无线传感网中数据采集特点和能量约束性,将分簇路由策略融合到压缩感知采样中,提出了一种融合K均值分簇MST路由的压缩采样算法。算法采用稀疏投影矩阵以减小投影矩阵与稀疏基之间的相关度,利用K均值分簇MST(Minimum Spanning Tree)机制构造数据融合树,在保证数据重构质量的基础上减少网络数据传输量。仿真结果表明,算法可以提高网络能量使用效率,同时可以适应各种规模的无线传感网。
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