尤非

四川大学 电子信息学院 四川 成都 610065

引言

无线传感器网络通常由一个固定的Sink节点和若干个普通的传感器节点构成，它们被部署在某些特定的区域内，负责监测环境数据。由于节点的体积较小，自身能够携带的能源有限，并且由于一般被部署在较恶劣的环境中，人为的补充能量也是有极大的难度的。传感器节点大部分能量消耗来源于数据的收发。因此，减少过多的数据传输带来的巨大能量消耗和节点之间能耗的不平衡问题是目前研究的重点。另外，因为WSN节点数据存在着时间、和空间的相关性，研究人员又提出了将CS理论应用到数据收集过程当中来，对节点感知的数据进行压缩。综上所述，本文在传统的基于CS的WSN数据收集算法的基础上，为了减少网络中数据传输量，提出了一种全新的基于最佳投影点和无人机的数据收集算法[1]。

1 基于AHP最佳投影点算法

为了进行压缩数据的收集，首先需要根据公式（1）构造出一个稀疏的观测矩阵。其中s决定稀疏度，即每一行非零元素的个数。

从以上观测值的获取过程可以发现，投影节点得选择影响了网络中数据的传输量。而投影节点的选择受到多种因素的影响，如节点位置、剩余能量等。因此，本文将投影点的选择问题建模为一个多因素决策问题，使用AHP方法进行求解，AHP将一个多准则决策问题分解为一些简单的子问题，并建立了由三个不同层次组成的层次框架。其中 顶层是决策目标；……