面向智能家居的動態路由與壓縮感知技術研究

胡同花 呂滿金

（湖南永州職業技術學院 湖南·永州 425000）

0 引言

數據收集是智能家居環境監測的基礎。基于壓縮感知的數據收集是最具代表性的數據收集技術。然而，監測環境大規模和動態變化給智能家居數據收集帶來了極大的挑戰。在大規模監控網絡中，當網絡覆蓋區域增大，區域內差異性也隨之增大，那么網絡數據的整體稀疏性能會下降，從而降低壓縮感知的壓縮能力。還有一些無線信道不穩定、節點失效等因素導致的網絡拓撲結構動態變化等問題也給分布式壓縮感知方案的設計帶來了極大挑戰。通過壓縮感知方案，來研究如何為各個子區域設計網絡拓撲結構動態自適應的壓縮感知測量方案；如何基于頭節點的動態選擇機制，實現跨區域數據收集樹的動態化改造問題；如何結合不同區域間的相關性，構建多區域壓縮感知測量協同恢復機制具有很好的實踐指導意義。

1 研究現狀和發展動態

1.1 大規模場景數據收集技術研究現狀

節能降耗是智能家居數據收集技術是重要研究課題。通過挖掘數據時空相關性，可以減少數據傳輸量，有利于節省能耗，延長網絡生命周期。代表性的技術包括：基于壓縮感知、基于主元分析、基于自編碼器的數據收集技術。壓縮感知將數據采集和壓縮融為一體，突破了香農-奈奎斯特極限，大大降低數據采集成本，廣泛應用于無線傳感器網絡、智能家居等場景中。基于壓縮感知的智能家居數據采集技術涉及路由設計、網絡拓撲發現、休眠節點調度等問題，已成為最具應用前景的技術之一。……