焦俊等

摘要由于農(nóng)田溫度信息在離散余弦基（DCT）下的近似稀疏性，采用壓縮感知（CS）技術(shù)對每塊農(nóng)田溫度信息進行壓縮和重構(gòu)，即將溫度信息投影到隨機高斯觀測矩陣，在接收端通過OMP算法重構(gòu)出每塊農(nóng)田的溫度信息。仿真試驗結(jié)果表明，在較為穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，CS算法能夠以較少的觀測值實現(xiàn)對原始信號的精確重建，降低節(jié)點能耗，延長網(wǎng)絡(luò)生命周期。

關(guān)鍵詞壓縮感知；離散余弦變換；正交匹配追蹤算法；農(nóng)田溫度

中圖分類號S126文獻標(biāo)識碼B文章編號0517-6611（2015）29-357-03

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Network，WSN）是利用大量無線傳感器節(jié)點，以無線、多跳、自組織方式構(gòu)成的數(shù)據(jù)協(xié)同處理網(wǎng)絡(luò)，感知、處理和傳輸網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域中被感知對象的信息。為提高信息采集系統(tǒng)的可靠性，典型的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)用用中，節(jié)點的部署較為稠密，由此產(chǎn)生了大量的冗余數(shù)據(jù)，增加了網(wǎng)絡(luò)能耗和延遲，為此國內(nèi)外學(xué)者提出了各種解決方案。

壓縮感知（Compressed Sensing，CS）是美國學(xué)者Tao等2004年提出的集采樣和壓縮為一體的理論。Giorgio等指出在滿足有限等距屬性（restricted isometry property，RIP）的條件下，運用低于奈奎斯特標(biāo)準(zhǔn)所需的觀測次數(shù)，就能以很高的概率來完全地重構(gòu)信號。因此CS技術(shù)已經(jīng)在信號圖像處理、各類成像、無線通信、模擬到信息的轉(zhuǎn)換、計算生物學(xué)、地球物理學(xué)數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域成為研究熱點。

筆者在研究了農(nóng)田環(huán)境溫度變化規(guī)律的基礎(chǔ)上，針對溫度信息在離散余弦變換（DCT）域中具有較好的稀疏性的特點，對在每塊農(nóng)田采集的溫度信息進行壓縮和發(fā)送，接收端接收數(shù)據(jù)后，通過OMP算法重構(gòu)出每塊監(jiān)測農(nóng)田的溫度信息，減少了數(shù)據(jù)傳送量。