Multi-Session Data Gathering with Compressive Sensing for Large-Scale Wireless Sensor Networks

 

这篇文章研究大规模无线传感器网络的数据采集方法，许多先前的研究者将数据采集容量的研究集中在“多对一”的方案上，但是我们研究的是多个会话的数据采集方案，网络中的一些节点作为sink，每一个sink有一个节点集合进行数据采集。这种范例的分析很有意义，因为现实世界中需要采集多种数据，需要不同的节点。在多播的场景中，一个节点将相同的数据发送给多个目的节点；而在多会话的数据采集场景中，sink节点需要从所有它的传感器节点中接收不同的数据，使得最后一跳成为一个容量的瓶颈。由于压缩感知的引入，将数据采集容量的分析简化为一种与多播类似的情况。同时压缩感知可以在每个数据采集会话中获得k/M的容量增益。

 

这篇文章的系统模型依然采用Compressive Data Gathering的方式，但主要集中于多个会话采集时的容量，把容量分析简化为多播的情况。

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