[发明专利]一种基于DCS的无线传感网节能路由策略

说明书

技术领域

本发明涉及一种无线传感网络节能路由策略，尤其涉及一种基于分布式压缩感知的无线传感网络节能路由策略，属于无线传感网络技术领域。

背景技术

近十年来，在无线传感器网络在精细农业中的应用逐步成为研究的热点。农业环境中往往传感器节点数量多，分布密度高，节点过早的死亡会导致网络失效，缩短了网络寿命。因此，如何均衡节点的能量消耗以延长网络的生存时间是无线传感器网络在农业应用中的研究重点。而在传感器节点分布密集的网络环境中，特别是针对大规模无线传感网络，节点收集监测到的数据并传送至基站。网络中有大量的数据传输，同时大规模的网络需要节点间的相互转发。网络对带宽和能量的需求是巨大的，所以，我们应该尽可能的减少网络中的通信数量，对信号的数据进行相应压缩，从而最大可能的降低网络的负载。

针对传送信号的数据需要压缩的问题，DCS(Distributed Compressed Sensing，DCS)概念被提出应用到无线传感网中对信号群进行压缩采样。DCS的基本思想是：假使有几个信号均可以在某一稀疏基下稀疏表示，并且这几个信号之间相互关联，传感器节点就可以将每一个信号用该稀疏基不相关的基来对采集的数据进行压缩，编码后转发至解码端，在信号满足某种联合稀疏模型情况下，解码端利用编码后的含有少量数据的测量值恢复出WSN中的每一个原始的信号。

现有的关于压缩感知在无线传感网中的研究有以下几种：

自适应贝叶斯压缩感知方法,使用贝叶斯学习框架对初始观测矢量进行重建,再利用所得的关于原始信号的后验概率密度来求解下一次投影的最优投影矢量,以使每一次投影都能够采集到最多的信息。采用自适应的投影矢量能够减小重建误差，但是,该自适应方法的投影矢量是密集的,且没有考虑路由问题。

基于贝叶斯压缩感知重建方法,该方法以最大化单位能耗下的信息获取量为目标,提出了一种求解稀疏投影矢量的贪心方法。但是由于是贪心的,方法的复杂度非常大；且该投影矢量的构建目标容易只选择Sink的一跳邻居节点作为投影对象,降低了重建的质量。

基于LEACH方法和贝叶斯压缩感知的联合方法，实现了LEACH和贝叶斯CS的有效结合，来实现对无线传感器网络目标源的探测。其中，LEACH方法对无线传感器网络节点进行分簇并选择出簇头节点，将簇内节点的信息集中在簇头节点上，同时仅簇头节点向基站节点传递信息。基站节点接收到的数据中重构出原信号。但不足之处是该方案采用的是LEACH分簇方法，LEACH方法的簇首选择太随机，不能兼顾到节点能耗的均衡，还有待改进。

发明内容

技术问题：本发明的目的是，提出一种基于DCS的无线传感网节能路由策略(An Energy-Saving Routing Strategy Based On Distributed Compressed Sensing，ESRS)，对WSN中的簇头节点的数据信息进行压缩，降低能量消耗，延长网络生存周期。

技术方案：本发明的方法是一种策略性的方法，包括如下步骤：

步骤一、选定传感器能耗模型，基于所选应用场景是无线密集型传感网络，选择自由空间模型。

根据使用的环境场景，选定的传感器能耗模型为自由空间模型，按如下公式计算传输k-bit数据的能耗：