一种压缩感知的异构传感网络分簇路由算法

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分簇路由算法对用于事件监测的无线传感器网络具有较好的节能性,压缩算法可以降低节点传输的数据量,但增加了分簇簇首的计算能耗和汇聚中心的时间复杂度,而由高端节点担任簇首可以实现能量均衡并提升服务性能.设计了一种适应多级能量异构网络的压缩感知算法,簇首当选的概率由异构节点的剩余能量大小确定,簇首负责收集簇内成员节点的数据,进行稀疏、压缩,减少传输的数据量,簇间路由采用多跳最小的代价函数传输,而汇聚中心通过重构算法将少量信息解码得出原始数据.仿真结果表明,该算法能有效解码目标源,减少死亡节点数量,并且能均衡异构节点的能耗. Clustering routing algorithm for event monitoring of wireless sensor networks has better energy efficiency, compression algorithm can reduce the amount of data transmitted by the node, but increases the cluster head cluster computing energy consumption and aggregation center time complexity, and The energy balance and service performance can be achieved by the high-end nodes as cluster heads.A compression adaptive algorithm is designed to adapt to multi-level energy heterogeneous networks, the probability of cluster heads being elected is determined by the residual energy of heterogeneous nodes, Cluster nodes in the data, sparse, compressed, reducing the amount of data transmission, inter-cluster routing using the minimum cost of multi-hop transmission function, and the convergence of the reconstruction algorithm will be a small amount of information obtained by decoding the original data simulation results show that, The algorithm can effectively decode the target source, reduce the number of death nodes, and can balance the energy consumption of heterogeneous nodes.
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