关键词：无线传感器网络；压缩感知；稀疏表示；能量有效；水下监测
摘 要：无线传感器网络在水下生态环境的监测方面有着广泛的应用,但是常常会碰到能量缺乏和生命周期较短的问题.为了克服这些问题,基于压缩感知理论,提出了一种网络节点调度和稀疏采样的优化方法,与传统的无线传感器网络节点调度方法不同,它采用随机概率采样模型,只对整个网络的一个子集进行采样,这是一种“物理静止,逻辑动态”的随机调度方案,节省了有限的带宽和能量.同时该方法在节点调度过程中,引入了状态转换图,对节点的状态进行分类控制,增加了网络覆盖要求和最小观测数等约束条件,使得设计的稀疏选择矩阵更为合理.同时研究了在满足最小l1范数的条件下,基于组合算法对稀疏信号进行重构的方法.实验的结果表明,与传统的无线传感器水下监测网络相比,基于上述节点调度方法所构建的无线传感器水下监测网络,具有较低的能耗和较长的网络生存时间,并且能对稀疏采样后的信号以较大的概率进行近似重构,使得重构信号逼近原始监测信号.