一种稀疏压缩数据收集方法、系统和计算机设备技术方案

本申请涉及一种稀疏压缩数据收集方法、系统和计算机设备，其中，所述方法包括：基站广播随机数生成种子，传感器根据随机数生成种子生成随机系数并根据随机系数确定在收集过程中的传输状态，传感器传输收集到的原始数据，基站收集各个测量值，在收集每个测量值的过程中，只有很小一部分需要参与到测量值收集过程中的传感器和中继传感器参与数据的接收和发送，每个测量值收集过程都只有部分传感器参与，网格网络所需要的能耗低、时间少，而且网络中数据是分布式存储的，即每个传感器的存储器中只有本传感器的原始数据，测量矩阵是随机生成的，提高了网格网络信息安全性。

A sparse compressed data collection method, system and computer equipment

【技术实现步骤摘要】
一种稀疏压缩数据收集方法、系统和计算机设备
本申请涉及无线传感器网络
，特别是涉及一种稀疏压缩数据收集方法、系统和计算机设备。
技术介绍
分布式计算是未来计算技术的发展方向，而网格技术则是分布式计算研究领域的最新成果。网格实际上是一个集成的计算与资源环境，网格能充分吸纳各种软硬件计算资源，并将它们转化为可方便利用的计算能力。所谓网格计算就是基于网格的问题求解。从本质上说，网格就是撇开各种计算资源的外部形态，而将其内在的计算功能提取出来，从而形成一种分布在网上的统一的计算能力。将网格计算应用于网络中，对数据进行收集和利用，将这样的网络称为网格网络。在网格网络中，相关技术中主要存在以下几个方面的问题：第一，很多工作假设测量矩阵是稠密的随机矩阵，数据收集效率低。第二，之前的很多工作在研究压缩数据收集方法时并没有充分利用网络的拓扑结构。这些工作的目标仅仅是收集足够多的测量值，用的最多的方法就是构建一颗生成树，该生成树的根节点是基站并且需要覆盖网络内的所有传感器，然后依据生成树收集每个节点的数据，每个传感器都会参与收集，传感器利用率不高。<本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种稀疏压缩数据收集方法，其特征在于，所述方法包括：/n基站广播随机数生成种子，传感器根据所述随机数生成种子生成随机系数，所述传感器根据所述随机系数确定在测量值收集过程中的传输状态；/n所述传感器传输收集到的原始数据，所述基站收集所述测量值，其中，所述随机系数为稀疏随机测量矩阵中的元素，所述测量值是根据所述原始数据和所述随机系数进行线性运算获得的。/n

【技术特征摘要】
1.一种稀疏压缩数据收集方法，其特征在于，所述方法包括：
基站广播随机数生成种子，传感器根据所述随机数生成种子生成随机系数，所述传感器根据所述随机系数确定在测量值收集过程中的传输状态；
所述传感器传输收集到的原始数据，所述基站收集所述测量值，其中，所述随机系数为稀疏随机测量矩阵中的元素，所述测量值是根据所述原始数据和所述随机系数进行线性运算获得的。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基站广播随机数生成种子，传感器根据所述随机数生成种子生成随机系数，所述传感器根据所述随机系数确定在测量值收集过程中的传输状态包括：
所述基站生成m×2n的稀疏随机测量矩阵，所述稀疏随机测量矩阵中的元素aij独立同分布且满足抽样分布：其中，bij是最大稳定偏态分布的独立抽样值，m为所述基站收集的所述测量值的数量，网络中有n个蜂窝，每个所述蜂窝中有两个所述传感器；
基站广播生成所述稀疏随机测量矩阵的所述随机数生成种子，所述传感器接收所述随机数生成种子后生成所述随机系数，其中，所述随机系数为所述稀疏随机测量矩阵中与所述传感器对应的元素；
所述传感器根据所述随机系数确定每一轮测量值收集过程中的传输状态。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述传感器根据所述随机系数确定每一轮测量值收集过程中的传输状态包括：
在所述随机系数不为零的情况下，所述传感器活跃，在所述随机系数为零的情况下，所述传感器休眠；
在所述蜂窝中两个传感器均休眠的情况下，随机选取一个传感器开启活跃状态。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述传感器传输收集到的原始数据包括：
在第i轮测量值的收集过程中，第一蜂窝将第一数据传输给第二蜂窝，所述第二蜂窝中活跃的传感器将自身所带的数据与所述第一数据结合得到第二数据，并将所述第二数据发送给第三蜂窝；
在第i+1轮测量值的收集过程中，在接收到所述第一蜂窝传输的第三数据并且在第四蜂窝完成第i轮的数据传输的情况下，所述第二蜂窝中活跃的...

【专利技术属性】
技术研发人员：虞晓韩，李鑫，严军荣，
申请(专利权)人：三维通信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33