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提出一種適用機載分簇型WSN的數(shù)據(jù)采集方案。該方案一方面采用隨機壓縮采樣的方式，有效地減少了硬件資源受限的簇成員節(jié)點的采樣數(shù)據(jù)量，降低了簇成員節(jié)點對硬件資源的要求；另一方面，提出一種基于復合混沌一遺傳算法的MP重構方法，將混沌理論良好的局部尋優(yōu)特性與遺傳算法強大的全局搜索能力相結合，有效提高了簇頭或Sink中信號重構的性能。實驗結果表明，該方案在有效減少簇成員節(jié)點采樣數(shù)據(jù)量，且采樣頻率降為原采樣頻率1/8的基礎上，仍能保證l0-7數(shù)量級的重構精度，為實用型WSN的實現(xiàn)提供了有效借鑒。
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