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1 绪论1

1.1 基本知识介绍1

1.1.1 无线传感器网络基本知识2

1.1.2 压缩感知基本知识3

1.2 国内外研究现状5

1.2.1 无线传感器网络的研究现状5

1.2.2 压缩感知的研究现状7

1.2.3 数据融合技术的研究现状9

1.3 压缩感知在无线传感器网络中的应用10

参考文献10

2 无线传感器网络体系结构14

2.1 无线传感器网络的基本概念及结构14

2.1.1 无线传感器网络的概念14

2.1.2 无线传感器网络的结构15

2.1.3 无线传感器网络节点的体系结构15

2.1.4 无线传感器网络的生成过程16

2.2 无线传感器网络的特点16

2.3 无线传感器网络的关键技术17

2.4 无线传感器网络的应用19

参考文献20

3 无线传感器网络数据管理技术21

3.1 无线传感器网络数据管理的基本概念21

3.1.1 以数据为中心的无线传感器网络数据库21

3.1.2 无线传感器网络数据管理系统的特殊性及设计目标22

3.1.3 无线传感器网络数据管理技术的研究热点22

3.2 无线传感器网络数据管理的关键技术22

3.2.1 无线传感器网络数据存储结构22

3.2.2 数据查询处理技术25

3.2.3 数据压缩技术28

3.2.4 数据融合技术29

3.3 几种常见的数据管理系统31

3.3.1 TinyDB系统31

3.3.2 Cougar系统32

3.3.3 现有无线传感器网络数据管理系统分析32

3.4 无线传感器网络数据管理系统DisWaeDM33

3.4.1 基于移动Agent中间件的传感器网络数据管理概述33

3.4.2 DisWareDM整体功能和系统结构设计34

3.4.3 DisWareDM系统的详细设计35

3.4.4 DisWareDM的系统功能37

参考文献40

4 压缩感知理论基本原理41

4.1 概述41

4.2 压缩感知的工作原理42

4.3 信号的稀疏表示43

4.4 观测矩阵的设计45

4.5 压缩感知的实际应用46

4.5.1 压缩成像46

4.5.2 信道编码47

4.5.3 天文观测48

4.6 压缩感知的基本算法48

4.6.1 观测矩阵的基础知识48

4.6.2 重构算法的基础知识50

参考文献59

附件60

5 基追踪算法65

5.1 基追踪算法的研究现状65

5.2 基追踪算法的基础知识65

5.2.1 预备知识65

5.2.2 基追踪的使用66

5.2.3 基追踪算法的运算66

5.2.4 改进的基追踪算法67

5.3 匹配追踪算法的基础知识68

5.3.1 信号的稀疏表示69

5.3.2 匹配追踪算法的运算69

5.4 Bregman迭代算法的基础知识70

5.4.1 Bregman距离70

5.4.2 Bregman迭代算法的运算70

5.5 几种算法的对比71

5.6 基追踪算法仿真71

5.6.1 用于压缩感知的基追踪算法程序71

5.6.2 正交匹配追踪算法程序73

5.6.3 基追踪与压缩感知的仿真73

5.6.4 匹配追踪与压缩感知的仿真75

5.6.5 基追踪和匹配追踪的对比76

5.6.6 基追踪在压缩感知上的实际应用77

参考文献79

附件81

6 梯度追踪优化算法研究86

6.1 概述86

6.2 不同种类的梯度追踪算法总结86

6.2.1 基于最速下降法的梯度追踪算法86

6.2.2 基于牛顿法的梯度追踪算法87

6.2.3 基于共轭梯度法的梯度追踪算法88

6.3 梯度追踪算法仿真及结果分析91

6.3.1 梯度追踪算法实验仿真91

6.3.2 仿真结果分析93

参考文献95

7 正交匹配追踪算法97

7.1 正交匹配追踪（OMP）算法的基础知识97

7.1.1 利用OMP算法重构一维信号98

7.1.2 利用OMP算法重构二维图像信号98

7.2 基于OMP算法的优化方案101

7.3 StOMP算法的实际应用102

参考文献103

附件105

8 基于无线传感器网络的压缩感知及数据融合技术111

8.1 概述111

8.2 数据融合的作用111

8.3 多源传感器数据融合112

8.3.1 多源传感器数据融合的基础知识112

8.3.2 多传感器数据融合的优势112

8.3.3 多传感器多源数据融合模型114

8.3.4 数据融合的结构模型114

8.3.5 数据融合的功能模型115

8.4 数据的压缩、重构及仿真结果的数据分析116

8.4.1 压缩率分析117

8.4.2 数据分析118

8.5 基于联合稀疏模型的分布式压缩算法121

8.5.1 两级压缩感知算法121

8.5.2 分布式稀疏随机投影算法的基础知识121

8.5.3 分布式稀疏随机投影的改进算法123

8.5.4 改进算法的网络模型选择与数据处理123

8.5.5 数据仿真处理与分析126

8.6 基于集中式的数据压缩算法128

8.6.1 集中式压缩算法描述128

8.6.2 选择传感器矩阵129

8.6.3 集中式压缩感知算法的模型分析129

8.6.4 仿真及结果分析133

参考文献138

附件140

9 总结与展望143

9.1 总结143

9.2 展望144