【WSN】基于CDG-CSF混合方法延长无线传感器网络的使用寿命附Matlab代码-优快云博客

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一个无线传感器网络（WSN）中压缩感知（Compressive Sensing, CS）技术的性能评估系统，主要用于对比不同压缩比、不同感知矩阵和不同数据处理技术下，传感器数据（或图像数据）的重构效果。以下是详细解析：

代码的核心目标是：通过压缩感知技术对传感器数据（或图像）进行压缩采样与重构，分析不同参数（如压缩比、感知矩阵类型、数据处理技术）对重构误差的影响，最终评估压缩感知在无线传感器网络中的性能。

整体流程可分为 3 个阶段：

代码通过用户交互输入关键参数，决定处理流程，主要输入包括：

输入参数	选项 / 含义	作用
`I_or_D`	1 = 图像数据；2 = 传感器数据	选择处理的数据类型（图像为二维数据，传感器数据为一维时序 / 阵列数据）
`n`	传感器数量（5-1000）	仅传感器数据模式有效，定义传感器网络规模
`Tech`	1=CDG；2=CSF；3=CDG+CSF 结合	选择数据压缩 / 处理技术（CDG 和 CSF 为特定压缩感知框架下的方法，需结合具体文献理解）
`m`	活跃传感器数量	仅 Tech≠1 时有效，定义压缩采样中的测量数（`m < n`时体现压缩效果）
`data_type`	1 = 正常；2 = 异常；3 = 实际；4 = 正弦	传感器数据的模式（模拟不同场景下的传感器输出，如正常波动、异常突变等）
`SenMat`	1 = 普通感知矩阵；2 = 改进感知矩阵	选择压缩感知中的测量矩阵（感知矩阵是 CS 的核心，影响重构精度）

根据用户选择的I_or_D生成对应数据：

图像数据（I_or_D==1）
：通过collect_image_data()函数获取图像数据（假设输出为一维向量d及图像尺寸N、M，后续需 reshape 为二维图像）；
传感器数据（I_or_D==2）
：通过data_collection(data_type, n)生成n个传感器的输出数据d_actual（原始未压缩数据），再通过cdg_csf_function(n, m, data_type)生成压缩处理后的数据d（可能包含 CDG/CSF 技术的压缩采样结果）。

核心是通过循环测试不同压缩比对重构性能的影响，关键步骤：

压缩比（M_by_N）
：从 0.05 开始，每次增加 0.01，直到重构误差<0.02或M≥N（M为测量数，N为信号长度）；
感知矩阵与重构
：
- 若选择普通感知矩阵（SenMat==1），调用dct_function(d, N, M, 3)基于 DCT（离散余弦变换）进行重构；
- 若选择改进感知矩阵（SenMat==2），调用dct_function_modified进行重构（改进矩阵可能通过优化稀疏性或相关性提升性能）；
重构误差计算
：通过归一化误差err = norm(x_dct - d') / norm(d')评估重构精度（x_dct为重构结果，d'为原始数据）。

通过图形展示重构效果和性能曲线：

数据对比图
：
- 传感器数据：绘制原始数据（d）与重构数据（x_dct）的曲线对比，标注 “CDG Original” 和 “CDG Reconstructed”；
- 图像数据：展示原始图像、DCT 重构图像的二维对比（灰度图）；
性能曲线
：绘制平均重构误差（200 次循环的平均值）与压缩比（M/N）的关系，横轴为压缩比（0.1-1），纵轴为误差（0-0.4），直观展示 “压缩比越高（测量数越多），重构误差越小” 的规律。

压缩感知（CS）
：一种突破奈奎斯特采样定理的信号处理技术，通过对稀疏信号进行少量随机测量（压缩采样），再利用重构算法恢复原始信号，适用于传感器网络中减少数据传输量；
DCT 变换
：离散余弦变换，常用于信号稀疏表示（多数自然信号在 DCT 域具有稀疏性），是 CS 重构的常用工具；
压缩比（M/N）
：测量数M与信号长度N的比值，是 CS 的核心参数 —— 比值越小，压缩率越高（节省带宽），但重构难度越大（误差可能增大）；
CDG 与 CSF
：代码中提到的两种数据处理技术（具体需结合文献，推测为针对传感器网络的压缩采样策略，如 CDG 可能为 “压缩数据生成”，CSF 可能为 “压缩感知框架”）。