摘要：无线传感器网络在水下生态环境的监测方面有着广泛的应用，但是常常会碰到能量缺乏和生命周期较短的问题。为了克服这些问题，基于压缩感知理论，提出了一种网络节点调度和稀疏采样的优化方法，与传统的无线传感器网络节点调度方法不同，它采用随机概率采样模型，只对整个网络的一个子集进行采样，这是一种“物理静止，逻辑动态”的随机调度方案，节省了有限的带宽和能量。同时该方法在节点调度过程中，引入了状态转换图，对节点的状态进行分类控制，增加了网络覆盖要求和最小观测数等约束条件，使得设计的稀疏选择矩阵更为合理。同时研究了在满足最小f，范数的条件下，基于组合算法对稀疏信号进行重构的方法。实验的结果表明，与传统的无线传感器水下监测网络相比，基于上述节点调度方法所构建的无线传感器水下监测网络，具有较低的能耗和较长的网络生存时间，并且能对稀疏采样后的信号以较大的概率进行近似重构，使得重构信号逼近原始监测信号。

关键词：无线传感器网络 压缩感知 稀疏表示 能量有效 水下监测 

单位：南京邮电大学计算机学院 南京210003 江苏省无线传感网高技术研究重点实验室 南京210003 宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室 南京210003