基于时空压缩网络编码的高能效无线传感网数据传输方法技术

本发明专利技术公开了一种基于时空压缩网络编码的高能效无线传感网数据传输方法，主要解决无线传感网中数据收集的高能耗问题，并提高数据恢复的准确性。该方法是在网络编码与压缩感知联合的基础上，利用二跳邻居信息选取最佳的下一跳候选节点，避免数据的冗余传输，降低能耗；同时利用KSVD思想，通过训练时间稀疏字典来获得最佳的时间观测矩阵，以使得数据更好的稀疏化，从而提高数据恢复的准确性。本发明专利技术能显著地减少数据传输量，降低能耗，和提高汇聚节点处数据重构的精度，适用于大规模密集分布的无线传感网。

Energy efficient wireless sensor network data transmission method based on spatiotemporal compressed network coding

The invention discloses a high energy efficient wireless sensor network data transmission method based on spatio-temporal compression network coding, which mainly solves the high energy consumption problem of data collection in the wireless sensor network and improves the accuracy of data recovery. On the basis of the combination of network coding and compression perception, the best next hop candidate node is selected by two hop neighbor information to avoid redundant transmission of data and reduce energy consumption. At the same time, the best time observation matrix is obtained by training time sparse dictionary by using the KSVD idea, so as to make the data better sparse. In order to improve the accuracy of data recovery. The invention can significantly reduce the amount of data transmission, reduce energy consumption, and improve the accuracy of data reconstruction at the convergence node. It is suitable for the wireless sensor network with large and dense distribution.

【技术实现步骤摘要】
基于时空压缩网络编码的高能效无线传感网数据传输方法
本专利技术涉及一种基于时空压缩网络编码的高能效无线传感网数据传输方法，属于无线通信

技术介绍
近年来，无线传感器网络(WSN)在诸如军事侦察，环境监测，安全系统和工业自动化等许多应用中得到了极大的研究关注。但目前传感器设备一般都是电池供电，且无线传感网布置的地方一般不便到达，传感设备一旦电池耗尽即意味着该网络节点的死亡，引起传感网络功能的下降甚至丧失。因此能量成为了制约无线传感器网络的瓶颈问题。无线传感网中，传感器节点的能耗主要集中在数据的无线传输，因而，高能效的无线传输方法成为解决能量瓶颈问题的关键。无线传感器网络中，节点之间感知的范围重叠，且其感知的物理数据大多随时间变化缓慢，使得采集的数据具有高度的时空相关性，因此利用数据压缩技术提高无线传输的能效成为可行的方法，其中压缩感知(CS)技术被广泛的用来减少数据传输的数量进而提高数据传输的能效。除了具有传统的存储转发功能外，无线传感网中的节点还具有计算处理能力，加上网络中无线传输的广播特性和网络链路的动态特性，网络编码技术也被提出用来降低节点能耗和提高网络容量。为更大限度的减少能耗，联合以上两种技术的方法开始得到关注，例如，X.Yang等人(X.Yang等人，China,IEEETransactionsonWirelessCommunicationsvol.12,no.10,pp.5087-5099,October2013,"Energy-EfficientDistributedDataStorageforWirelessSensorNetworksBasedonCompressedSensingandNetworkCoding,")提出的联合压缩感知和网络编码的方法，该方法通过设计接收节点合并编码的条件以及转发概率来减少数据包传输的数量从而降低能耗。然而，由于此方法的传输过程中的中继节点是盲选的，从而不可避免地产生冗余的传输。为此，Y.Zhou等人(Y.Zhou等人,China,KsiiTransactiononInternet&InformationSystem9.1(2017):2488-2511,"ImprovedCompressedNetworkCodingSchemeforEnergy-EfficientDataCommunicationinWirelessSensorNetwork")提出了一种具有最优中继节点选择的压缩网络编码方法，避免冗余传输产生的能量消耗，进一步降低了能耗。但是，上述两种方法都只考虑了传感器数据间的空间相关性，B.Gong等人(B.Gong等人,China,IEEECommunicationsLetters,vol.19,no.5,pp.803-806,May2015,"SpatiotemporalCompressiveNetworkCodingforEnergy-EfficientDistributedDataStorageinWirelessSensorNetworks")提出同时利用数据的空间相关性和时间相关性来进一步的提高能效。然而B.Gong等人提出的方案是基于当时间和空间稀疏字典均为过完备DCT矩阵时，数据具有理想的稀疏度的假设下进行的，但实际上数据在时间和空间稀疏字典均为过完备DCT矩阵时稀疏性较差，CS不能实现可靠的数据恢复。为此，C.Wang等人(C.Wang等人，China,2015IEEE81stVehicularTechnologyConference(VTCSpring),Glasgow,2015,pp.1-6,"PracticalSpatiotemporalCompressiveNetworkCodingforEnergy-EfficientDistributedDataStorageinWirelessSensorNetworks")给出了一种设计稀疏字典和测量矩阵的方法，以提高数据恢复的准确性。但是，该方法能效较低，需要进一步的提高。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种基于时空压缩网络编码的高能效无线传感网数据传输方法，涉及一种无线传感网数据传输方法和汇聚节点处数据的重构与恢复。该方法在利用压缩网络编码的基础上，通过利用最优中继节点选择方法来进一步的减少数据传输次数，和通过重新设计时间稀疏字典以及测量矩阵来提高数据重构的精度。本专利技术为解决上述技术问题采用以下技术方案：本专利技术提供一种基于时空压缩网络编码的高能效无线传感网数据传输方法，该方法包括以下步骤：步骤1：初始化网络中每个节点的数据包，每个节点的数据包由下一节点ID、当前节点的系数、当前节点ID和当前节点的数据四部分组成，其中，节点i的数据包P(i)初始化为：下一节点节点i的系数节点i的IDP(i).mem＝i、节点i的数据i＝1,2,…,N，N为节点总数，随机等概率地从{+1,-1}中选择，Xi为节点i获得的T个时刻的原始数据序列且其维度为T×1，为时间观测矩阵，T1表示Xi经过时间压缩后的维度；步骤2：从步骤1初始化的节点中选取源节点，若某节点大于预设概率p则确定其为源节点；步骤3：即将广播的节点i在广播前根据二跳邻居信息选取其下一跳的候选节点k，并将其存入数据包中，P(i).nex＝k；步骤4：节点j接收到节点i的数据包后，比较P(j)与P(i)中有无来自同一节点的信息，若则将节点i的数据合并到节点j中，且更新节点j的数据包P(j)为：步骤5：步骤4中所有更新过数据包的节点判断本节点是否被其父节点i选中，若被选中即P(i).nex＝j，则该被选中节点成为待广播节点，重复步骤3，直至没有节点需要广播；步骤6：整个广播过程结束后，汇聚节点从网络传输的终节点中收集M个数据包，形成一个映射矩阵并采用压缩感知的译码方法重构出原始数据。作为本专利技术的进一步技术方案，步骤1中随机等概率地从{+1,-1}中选择。作为本专利技术的进一步技术方案，时间观测矩阵的设计方法为：(1)基于历史数据，建立数据库代表此网络中的N个节点在过去T个时刻的传感数据，初始化时间稀疏字典Ψt和空间稀疏字典Ψs均为过完备DCT矩阵，则X被表示为：其中，为稀疏矩阵，K为时间稀疏字典的长度；(2)使用数据库X，利用KSVD思想对时间稀疏字典Ψt进行更新，得到更新后的时间稀疏字典Ψt′；(3)将时间观测矩阵初始化为随机高斯矩阵Φt0，令At＝Φt0Ψt′，使误差最小的Φt即为所设计的时间观测矩阵。作为本专利技术的进一步技术方案，步骤3中下一跳的候选节点k的选择方法包括以下两种情况：(1)节点i为源节点时：k＝argmaxk|Ω(k)\Ω(i)|s.t.k∈Ω(i)式中，Ω(·)表示邻居节点集合，\表示两个集合的差集，|·|表示集合中元素的个数；(2)节点i为中间节点时：k＝argmaxk|Ω(k)\Ω(f)|s.t.k∈Ω(i)\Ω(f)式中，节点f表示中间节点i的父节点。作为本专利技术的进一步技术方案，步骤6中X代表此网络中的N个节点在过去T个时刻的传感数据，Φs代表空间观测矩阵。本专利技术采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：本专利技术采用的技术方案为一种应用于无线传感网的基于时空压缩网络本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于时空压缩网络编码的高能效无线传感网数据传输方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1：初始化网络中每个节点的数据包，每个节点的数据包由下一节点ID、当前节点的系数、当前节点ID和当前节点的数据四部分组成，其中，节点i的数据包P(i)初始化为：下一节点

【技术特征摘要】
1.基于时空压缩网络编码的高能效无线传感网数据传输方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1：初始化网络中每个节点的数据包，每个节点的数据包由下一节点ID、当前节点的系数、当前节点ID和当前节点的数据四部分组成，其中，节点i的数据包P(i)初始化为：下一节点节点i的系数节点i的IDP(i).mem＝i、节点i的数据N为节点总数，随机等概率地从{+1,-1}中选择，Xi为节点i获得的T个时刻的原始数据序列且其维度为T×1，为时间观测矩阵，T1表示Xi经过时间压缩后的维度；步骤2：从步骤1初始化的节点中选取源节点，若某节点大于预设概率p则确定其为源节点；步骤3：即将广播的节点i在广播前根据二跳邻居信息选取其下一跳的候选节点k，并将其存入数据包中，P(i).nex＝k；步骤4：节点j接收到节点i的数据包后，比较P(j)与P(i)中有无来自同一节点的信息，若则将节点i的数据合并到节点j中，且更新节点j的数据包P(j)为：步骤5：步骤4中所有更新过数据包的节点判断本节点是否被其父节点i选中，若被选中即P(i).nex＝j，则该被选中节点成为待广播节点，重复步骤3，直至没有节点需要广播；步骤6：整个广播过程结束后，汇聚节点从网络传输的终节点中收集M个数据包，形成一个映射矩阵并采用压缩感知的译码方法重构出原始数据。2.根据权利要求1所述的基于时空压缩网络编码的高能效无线传感网数据传...

【专利技术属性】
技术研发人员：江凌云，倪梦，杨丽花，周颖，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32