一种基于压缩感知的井下数据采集及处理方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于压缩感知的井下数据采集及处理方法。基于井下在安全情况下各种数据变化范围小的特点，采用差值编码(即DPCM编码)稀疏化感知数据。井下网络是以汇聚节点为根结点的最短生成树，各个汇聚节点将收集的各种感知数据乘以自身节点权值向量中的每一个元素形成向量组，并累加上一汇聚节点的向量组后传输至下一汇聚节点，最后传输至井上终端。井上终端用压缩感知中的正交匹配追踪算法还原出信号，从而实现井下数据收集和环境远程监测。本发明将压缩感知应用到井下通信网络的数据采集和处理中，使得节点保持良好的能耗平衡，增强网络实时性。
【专利说明】一种基于压缩感知的井下数据采集及处理方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及井下数据采集及处理方法，具体涉及到将压缩感知应用于井下通信数 据采集和处理，属于通信领域。 技术背景
[0002] 矿产是我国和世界资源国家的重要财富，关系到国计民生，各国政府对矿物的开 采高度重视，。然而，在采矿过程中频繁的矿难通常会造成巨大的经济损失甚至人员伤亡。 因此，及时、有效地采集与井下安全相关的环境信息来实现矿难预警变得尤为重要。井下的 信息技术是加强和改善安全生产的有效手段，矿井的环境信息能很好的反映井下当前的工 作状况，从而能及时处理各种问题。当前，用于井下的通讯系统主要有有线和无线两种方 式。在矿井中，无线通信相比有线通信，系统框架更为灵活方便，对于井下数据的采集无线 通信系统相比有线系统有更大的优势，因此井下无线通信技术也随之发展起来。
[0003] 无线传感器网络被认为是物联网的重要组成部分之一，在环境监测、医疗护理、军 事、目标跟踪等领域得到广泛应用。目前，大规模部署传感器网络还存在很多技术瓶颈，如 网络能量消耗和网络中存在少量瓶颈节点是阻碍传感器网络大规模部署的重要因素。随着 压缩感知理论的提出，为无线传感器网络数据收集开辟了一条新的研究道路。
[0004] 压缩感知是信号处理领域兴起的一门技术，该理论基于信号可稀疏表示前提下， 能够在远小于奈奎斯特采样速率情况下，通过还原算法较精准的还原出原始信号。根据所 需采集数据的稀疏性，将压缩感知应用于无线传感网络，对节点采集的信息先压缩再传输， 有效减少了节点能耗和存储容量。
[0005] 目前，已有将压缩感知和无线传感网络应用于井下通信，但仍存在一些困难：（1) 在无线传感网络应用于井下环境信息收集时，面临节点的能耗难以达到平衡的难题。通常， 越接近井口的节点传输的数据量增多从而能耗易被消耗完，使得整个网络生命周期变短。 (2)将压缩感知应用于矿井下的环境信息采集时采集数据单一，不能同时针对多种传感器 信息处理。而实际应用中，井下环境状况需要利用多种传感器信息才能得以完全反映，势必 涉及到利用压缩感知技术对同一时刻采集各种类型传感器信息的分析、处理，以减少通信 数据量和存储空间。目前，如何平衡井下节点能耗问题，如何在保证多组数据同时采集、小 压缩包的同时，高准确率的还原，使得井上在同一时间内得到井下各组信息数据，及时得知 井下环境状况仍没有合适的解决方案。
【发明内容】
[0006] 针对现有井下数据采集时采集数据类型单一，不能同时得到多种信息，且井下网 络节点能耗难以平衡问题，本发明公开了一种基于压缩感知的井下数据采集及处理方法。 本发明所述的方法：应用差值编码对井下传感器采集的多种数据进行稀疏化处理，将节点 的信息数据组成权值向量，并与稀疏数据相乘压缩稀疏数据，井上终端通过压缩感知还原 算法还原出数据信息。本发明方法有利于平均网络节点的能耗，提高网络性能，并且具有较 好的实时性。
[0007] 本发明提供了一种基于压缩感知的井下数据采集及处理方法，包括以下步骤：
[0008] 步骤一、在矿井下的通道及工作点布置汇聚节点共N处，将每个节点从1到N编 号，将每个汇聚节点的信息数据组成权值向量，并以汇聚节点为根结点形成最短路径生成 树结构组成井下网络，数据上传采用树形路由策略；
[0009] 步骤二、在每个汇聚节点周围布置p种不同种类的传感器，根据井下需采集的信 号类型适量分配和布置井下通道中的传感器；
[0010] 1)传感器布置：在每个汇聚节点周围布置不同种类的传感器，如配置湿度传感 器、温度传感器、瓦斯传感器等，每一处的传感器种类数相同，即保证各个节点接收到的数 据种类个数相同；
[0011] 2)各个传感器每秒采集1次数据，即传感器采集数据的频率为1 ;
[0012] 3)传感器将每秒采集的数据平均值传送给汇聚节点；
[0013] 步骤三、根据井下安全情况下各种数据的变化范围设置量化步长，传感器采集的 数据传给汇聚节点后，各汇聚节点收集周围传感器传输的数据，采用差值编码（DPCM编码） 处理数据，使得数据稀疏化并形成稀疏向量Di = {dnd^· dip}，其中i为相应的各节点编号 (1 < i < N，i e Z)，p为传感器种类数，即需采集的数据种类数；
[0014] 步骤四、得到稀疏向量信号后，将向量分别乘以权值向量％ = [ΦΠ Φ2^·· Φ」中 的每个值，并与上一汇聚节点传输过来的向量组累加，得到新的向量组Y = [yiy2…ym]，将 得到的向量组Y传输至下一节点并更新，其中i为对应节点的编号，1 < i < N，m为每个节 点所需发送的向量个数，即测量值长度，m << N ;
[0015] 1)各汇聚节点均将稀疏向量Di = {(1η(1?2···(1?ρ}与节点的权值％ = [ΦπΦ2?··· 中元素相乘，如下：
[0016]
【权利要求】
1. 一种基于压缩感知的井下数据采集及处理方法，其特征在于，对井下感知数据进行 稀疏化处理，以汇聚节点的权值为测量矩阵，数据传输至井上终端后用正交匹配追踪算法 将其还原，所述方法至少包括以下步骤： 1) 在矿井下的通道及工作点布置汇聚节点共N处，将每个节点从1到N编号，将每个汇 聚节点的信息数据组成权值向量，并以汇聚节点为根结点形成最短路径生成树结构组成井 下网络，数据上传采用树形路由策略； 2) 在每个汇聚节点周围布置p种不同种类的传感器，根据井下需采集的信号类型适量 分配和布置井下通道中的传感器； 3) 根据井下安全情况下各种数据的变化范围设置量化步长，传感器采集的数据传给汇 聚节点后，汇聚节点采用差值编码（即DPCM编码）稀疏化各种感知数据并组成稀疏向量信 号； 4) 得到稀疏向量信号后，将向量分别乘以权值向量％ = [ΦπΦ2?···Φ」中的每个值， 并与上一汇聚节点传输过来的向量组累加，得到新的向量组Y= [yiy2…ym]，将得到的向量 组Y传输至下一节点并更新，其中i为对应节点的编号，I<i<N，m为每个节点所需发送 的向量个数，即测量值长度，m<<N; 5) 数据传输至井上终端后，终端将接收的数据进行整理，然后采用正交匹配重构算法 还原出稀疏信号。
2. 根据权利要求1所述的一种基于压缩感知的井下数据采集及处理方法，其特征在 于，还包括汇聚节点布置及数据处理的过程： 1) 在井下布置N处汇聚节点，每个汇聚节点只有一个父节点，并将各节点从1到N标 号； 2) 各汇聚节点收集周围传感器传输的数据，采用差值编码（DPCM编码）处理数据，使 得数据稀疏化并形成稀疏向量Di = {dndi2-dip}，其中i为相应的各节点编号（1彡i彡N， ieZ)，p为传感器种类数，即需采集的数据种类数； 3) 各汇聚节点均将稀疏向量Di = {(1η(1?2···φρ}与节点的权值％ = [ΦπΦ2?···Φ」 中元素相乘，如下：
得到向量
其中m为节点所需发送的向量个数，即测量值长度，i为相应的各节点编号ieZ)，p为传感器种类数，即需采集的数据种类数； 4) 数据处理后，将得到的向量组中各个元素累加子节点传输过来的向量组中对应元 素，发送至下一节点，更新向量组Y。
3. 根据权利要求1所述的一种基于压缩感知的井下数据采集及处理方法，其特征在 于，矿井下传感器的布置，所述方法至少还包括以下过程： 1) 传感器布置：在每个汇聚节点周围布置不同种类的传感器，如配置湿度传感器、温 度传感器、瓦斯传感器等，每一处的传感器种类数相同，即保证各个节点接收的数据种类个 数相同； 2) 各个传感器每秒采集1次数据，即传感器采集数据频率为1 ; 3) 传感器将每秒采集的数据平均值传送给汇聚节点。
4. 根据权利要求1所述的一种基于压缩感知的井下数据采集及处理方法，其特征在 于,还包括数据收集及传输的过程： 1) 叶子节点接收各传感器传送的数据后采用差值编码（即DPCM编码）处理数据并组 成稀疏向量Di = {dndi2?dip}，其中i为对应节点的编号（1彡i彡Ν)，将其乘以节点权值 测量矩阵Oi后得到向量组Y，叶子节点将向量组发送给对应父节点； 2) 各处的父节点将其自身周围传感器传输的数据采用差值编码（DPCM编码）处理后组 成稀疏向量并乘以自身权值Oi后形成向量组，然后将形成的向量组与其子节点发送过来 的向量组对应元素相加形成新的向量组Y，最后将向量组发送至其父节点； 如：第i个节点发送的向量组为：
其中m为节点所需发送的向量个数，即测量值长度，j为相应的各节点编号，I<j<i，P为传感器种类数，即需采集的数据种类数； 3) 收集过程以此类推，直到井下进口处的sink节点，总过程满足下列公式：
井口汇聚节点发送至井上终端的数据包为：
5.根据权利要求1所述的一种基于压缩感知的井下数据采集及处理方法，其特征在 于，还包括井上终端接收向量组Y后将其还原的过程： 1) 终端接收向量组Y，将其组成矩阵形式，并将矩阵的每一列取出作为测量值7λ，λ为 矩阵的列数，1彡λ彡ρ; 2) 已知节点的权值信息Φ和各个测量值yA，用压缩感知中正交匹配追踪重构算法还 原各稀疏信息D，其中<
【文档编号】H04L1/00GK104270829SQ201410467798
【公开日】2015年1月7日 申请日期:2014年9月10日 优先权日:2014年9月10日
【发明者】李哲涛, 李婷煜, 罗光明, 朱更明, 潘田 申请人:湘潭大学