基于卡尔曼预测与压缩感知的WSN中高能效数据收集方法

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提出了一种联合双重卡尔曼滤波与混合压缩感知的数据收集方案。在簇内传输时,簇内成员节点利用卡尔曼滤波预测选择性地向簇头发送数据,以减少数据传输量;同时,簇间传输时,在多跳传输的过程中利用混合压缩感知技术进行数据压缩,提高系统的能效。仿真结果表明,与现有方案相比,新算法能够在保证汇聚节点重构精度的前提下,显著地降低数据收集的能耗。
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