[發明專利]物聯網系統的多傳感器數據分布式壓縮方法及其裝置

無效

• 申請號: 201310180187.3
• 申請日: 2013-05-11
• 公開（公告）號: CN103269525A
• 公開（公告）日: 2013-08-28
• 發明（設計）人: 張偉;阮艷鳳;季大夫;汪永平;駱開丁;陳泉;陳華;王沈杰
• 申請（專利權）人: 嘉興市宏聯電子科技有限公司
• 主分類號: H04W84/18
• 分類號: H04W84/18;H04L29/08;H04L1/00;H04L12/801
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及物聯網系統的多傳感器數據技術，尤其涉及面向物聯網系統的多傳感器數據分布式壓縮方法。

背景技術

物聯網是繼計算機、互聯網之后的信息產業第三次浪潮，是信息產業領域未來競爭的制高點和產業升級的核心驅動力，其應用已滲透到工業、農業等廣泛領域。在農業物聯網應用中，通常是有多采樣任務要求，多傳感數據的融合處理是關鍵技術之一。在多傳感數據處理方面，目前已取得了一定的研究成果，但還存在一些不足：1)、當前的信號采樣是在Nyquist定理指導下進行的，對于信號的采樣，被采樣的信號速率必須達到信號寬帶的兩倍以上才能精確恢復出原始的模擬信號，隨著通信的迅速發展，信號的帶寬越來越大，這也就給信號采樣帶來了巨大的挑戰；2)、對信號的壓縮一般在信號采樣后，采用這一方式，會導致大量采樣得到的數據被拋棄，浪費了寶貴的采樣資源，同時由于數據的丟失，會導致丟包率現象嚴重；3)、農業物聯網中，對信號群的融合處理是需要解決的重要問題，尤其在面向精準農業的應用中，物聯網系統中的前段無線傳感器網絡節點常連接多種傳感器，在距離較近的節點簇中，往往監測到相似甚至相同的信息，若不進行數據融合，這些冗余信息將大大增加網絡的負載。

發明內容

本發明解決的問題是現有的物聯網系統的多傳感器數據壓縮方法對網絡的負載大、丟包率嚴重和采樣信號的速率必須達到信號帶寬的兩倍以上的問題。

為解決上述問題，本發明提供一種物聯網系統的多傳感器數據分布式壓縮方法，該方法采用分簇有限自組網的組網方式，包括如下步驟：S1)、根據變差函數確定事件區域的分布范圍而將整個監控區域分成多個事件區域；S2)、將每一個事件區域范圍內的節點構成一個簇，從簇中選出節點作為簇首，簇首收集該事件區域內各個節點的感知信息數據，根據感知信息數據和稀疏向量而獲得小波基矩陣Ψ；S3)、根據簇首節點生成觀測矩陣Φ；S4)、根據事件區域內的所有節點的感知數據向量X_N和觀測矩陣Φ獲得觀測數據向量Y_M，根據式Y_M＝ΦΨθ，采用OMP重構算法得到節點的原始感知數據的稀疏小波表示形式θ^*，然后根據式重構所述感知數據。

作為進一步方案，所述變差函數是：該變差函數的估計模型取

本發明還公開物聯網系統的多傳感器數據分布式壓縮裝置，該裝置包括處理模塊、小波基矩陣生成模塊、觀測矩陣生成模塊和重構模塊，其中，所述處理模塊將整個傳感器區域分成多個事件區域，根據變差函數確定事件區域的分布范圍；所述小波基矩陣生成模塊將每一個事件區域范圍內的節點構成一個簇，從簇中選出節點作為簇首，用一個簇首收集一個事件區域內各個節點的感知信息數據，根據感知信息數據和稀疏稀疏向量而獲得小波基矩陣Ψ；所述觀測矩陣生成模塊根據簇首節點生成觀測矩陣Φ；所述重構模塊根據事件區域內的所有節點的感知數據向量X_N和觀測矩陣Φ獲得觀測數據向量Y_M，根據式Y_M＝ΦΨθ，采用OMP重構算法得到節點的原始感知數據的稀疏小波表示形式θ^*，然后根據式重構所述感知數據。

作為具體的方案，所述物聯網采用分簇結構與有限自組網的組織方式，簇內采用星型與鏈型相結合的網絡結構，簇首之間采用網狀自組網的組網方式。

與現有技術相比，本發明具有以下優點：

由于本發明將整個傳感器區域分成多個事件區域；接著，將每個事件區域內的節點構成簇，從簇中選出節點作為簇首，根據感知信息數據和稀疏向量而獲得小波基矩陣，還根據簇首節點生成觀測矩陣，最后，根據小波基矩陣和觀測矩陣及OMP算法重構數據，采用分布式壓縮的方法對物聯網系統的多傳感器數據進行壓縮，將把對單個信號的壓縮采樣擴展到了對信號群的壓縮采樣，這樣，1)、簇首對簇內各節點數據進行采樣和壓縮，不會因為冗余信息多而增大網絡負載；2)各事件區域內的節點構成一個簇，并從簇中選取節點作為簇首，這樣，簇首完成對這些數據的采樣，同時對采樣數據進行壓縮，然后將采樣和壓縮的數據傳輸至匯聚節點，匯聚節點(sink節點)也承擔部分壓縮功能，在整個過程中，將采樣和壓縮同時進行，數據丟失率大大降低；3)、由于采用了分布式壓縮方法，所以，對可壓縮的信號可通過遠低于Nyquist標準的方式進行數據采樣，仍能夠精確地恢復出原始信號，極大的拓寬了可壓縮的信號的范圍。

附圖說明

圖1是本發明物聯網系統的多傳感器數據分布式壓縮方法的流程圖；