王軍　楊羊　程勇

摘要：針對無線氣象傳感網(wǎng)內(nèi)由于節(jié)點數(shù)量大、感知數(shù)據(jù)冗余度高而導(dǎo)致節(jié)點通信耗能過高的問題，提出了數(shù)據(jù)聯(lián)合稀疏預(yù)處理模型，利用監(jiān)測區(qū)域氣象要素預(yù)報值和各簇頭要素值計算出一個全網(wǎng)公共分量并對網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。將分布式壓縮感知應(yīng)用于簇型傳感網(wǎng)中，對各節(jié)點感知數(shù)據(jù)進行壓縮觀測，在匯聚節(jié)點進行數(shù)據(jù)重構(gòu)，從根本上降低節(jié)點通信量，均衡負載；同時設(shè)計了一個基于公共分量異常數(shù)據(jù)稀疏方法。仿真實驗中，相對于單獨使用壓縮感知，數(shù)據(jù)聯(lián)合稀疏預(yù)處理模型能夠有效利用數(shù)據(jù)時空相關(guān)性提高數(shù)據(jù)稀疏度，壓縮性能提高了25%，重構(gòu)性能提高46%；同時，異常數(shù)據(jù)處理方案能夠以96%的高概率恢復(fù)異常數(shù)據(jù)。因此，該數(shù)據(jù)預(yù)處理模型能夠提高數(shù)據(jù)重構(gòu)效率，有效降低網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)通信量，延長網(wǎng)絡(luò)壽命。endprint