[发明专利]基于压缩感知的无线传感器网络监测方法及系统

权利要求书

1.一种基于压缩感知的无线传感器网络监测方法，其特征在于，包括：

确定待监测区域中部署的传感器节点的空间相关性，得出所述传感器节点组成的无线传感器网络的压缩感知观测矩阵；

根据传感器节点的实际监测数据、所述压缩感知观测矩阵得出待监测区域的理论监测数据。

2.如权利要求1所述基于压缩感知的无线传感器网络监测方法，其特征在于，所述确定待监测区域中部署的传感器节点的空间相关性，得出所述传感器节点组成的无线传感器网络的压缩感知观测矩阵，包括：

获取待监测区域中部署的传感器节点的读数，根据传感器节点监测对象的扩散传播特性，调整传感器节点的部署位置；

确定调整后的传感器节点的读数的空间相关性，得出调整后的传感器节点的空间相关性矩阵；

根据等值线上传感器节点的读数一致性原则，修正所述空间相关性矩阵得出所述传感器节点组成的无线传感器网络的压缩感知观测矩阵。

3.如权利要求2所述基于压缩感知的无线传感器网络监测方法，其特征在于，所述传感器节点监测对象的扩散传播特性为：

将扩散时刻记作t＝0，将扩散起点设为坐标原点，在任意时刻t空间中任一坐标点(x,y,z)的监测对象的浓度记为C(x,y,z,t)，则所述监测对象在单位时间内通过单位法向量面积的流量为：

q→=-ki·gradC]]>

其中k_i(i＝x,y,z)为扩散系数，grad为浓度梯度，负号代表监测对象由高浓度到低浓度的方向扩散。

4.如权利要求1所述基于压缩感知的无线传感器网络监测方法，其特征在于，所述根据所述实际监测数据、所述压缩感知观测矩阵得出待监测区域的理论监测数据，包括：

获取传感器节点的实际监测数据，得到实际监测序列；

由公式y＝Φf计算出与所述实际监测序列对应的所述待监测区域的理论监测数据f；

其中，y是M×1的实际监测序列，Φ是M×N(M<<N)的压缩感知观测矩阵，M为实际部署的传感器节点数目，N为利用M个传感器节点的读数及所述读数的空间相关性恢复出来的传感器数据的数目。

5.如权利要求1所述基于压缩感知的无线传感器网络监测方法，其特征在于，所述传感器节点包括：温度/湿度监测节点和二氧化碳浓度监测节点。

6.一种基于压缩感知的无线传感器网络监测系统，其特征在于，包括：

观测矩阵学习单元，用于确定待监测区域中部署的传感器节点的空间相关性，得出所述传感器节点组成的无线传感器网络的压缩感知观测矩阵；

压缩感知计算单元，用于根据传感器节点的实际监测数据、所述压缩感知观测矩阵得出待监测区域的理论监测数据。

7.如权利要求6所述基于压缩感知的无线传感器网络监测系统，其特征在于，所述观测矩阵学习单元包括：

调整模块，用于获取待监测区域中部署的传感器节点的读数，根据传感器节点监测对象的扩散传播特性，调整传感器节点的部署位置；

学习模块，用于确定调整后的传感器节点的读数的空间相关性，得出调整后的传感器节点的空间相关性矩阵；

修正模块，用于根据等值线上传感器节点的读数一致性原则，修正所述空间相关性矩阵得出所述传感器节点组成的无线传感器网络的压缩感知观测矩阵。