一种数据收集的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种数据收集的方法及装置，应用于无线传感网络技术领域，所述方法包括：获取多个压缩后的收集数据，其中，所述多个压缩后的收集数据是由多个传感器节点分别使用不同的随机测量矩阵对采集的收集数据进行独立的线性压缩得到的；对所述多个压缩后的收集数据进行同时低秩和联合稀疏建模，得到基于同时低秩和联合稀疏结构的压缩感知重建模型；根据所述压缩感知重建模型，采用联合重建算法对所述多个压缩后的收集数据进行重建，得到多个传感器节点采集的收集数据。相比现有的数据收集方法，本发明专利技术在确保工程实现简单的同时，能有效地提升数据的压缩率和重建性能，减少网络能耗。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及无线传感网络
，特别涉及一种数据收集的方法及装置。
技术介绍
在WSN(wireless sensor network，无线传感网)中，由于SN(sensor node，传感器节点)在自身的电池容量、存储容量、运算和通信能力等硬件方面的局限性，降低SN端数据收集、压缩和传输能耗、延长节点生命周期是WSN研究的核心问题。压缩感知技术因其简单的线性压缩处理特性、优越的重建性能和易于进行分布式处理等优点，非常适合应用于WSN。DCS(distributed compressed sensing，分布式压缩感知)理论的提出，实现了在WSN中，通过利用各传感器采集的数据中所存在的共有稀疏成分和独有稀疏成分，由多个SN独立采集的进行分布式压缩后的收集数据，仍能联合地进行高效地重建。参见图1，图1为现有技术中基于分布式压缩感知的无线传感网数据收集流程图。各传感器节点t∈{1,2,...,T

【技术保护点】
一种数据收集的方法，其特征在于，包括：获取多个压缩后的收集数据，其中，所述多个压缩后的收集数据是由多个传感器节点分别使用不同的随机测量矩阵对采集的收集数据进行独立的线性压缩得到的；对所述多个压缩后的收集数据进行同时低秩和联合稀疏建模，得到基于同时低秩和联合稀疏结构的压缩感知重建模型；根据所述压缩感知重建模型，采用联合重建算法对所述多个压缩后的收集数据进行重建，得到多个传感器节点采集的收集数据。

【技术特征摘要】
1.一种数据收集的方法，其特征在于，包括：获取多个压缩后的收集数据，其中，所述多个压缩后的收集数据是由多个传感器节点分别使用不同的随机测量矩阵对采集的收集数据进行独立的线性压缩得到的；对所述多个压缩后的收集数据进行同时低秩和联合稀疏建模，得到基于同时低秩和联合稀疏...

【专利技术属性】
技术研发人员：李扬清，尹长川，刘丹谱，余健，刘旸，张志龙，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：北京;11