CN106060848B - 一种有损链路下压缩感知数据收集方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种有损链路下压缩感知数据收集方法及装置，在各个传感器节点对应的传输链路上传输加权数据叠加包过程中，若任意一条传输链路发生数据丢包现象，则会确定发生数据丢包现象的传输链路的链路类型，并基于链路类型获得与链路类型相对应的补包传输机制，这就意味着本发明中补包传输机制不单单是重传机制，而是可以基于链路类型选择对应的补包传输机制，通过对应的补包传输机制来恢复接收节点丢失的数据包，以保证传输链路中丢失的数据包的绝对可恢复，从而降低压缩感知数据收集方法对丢包的高敏感性，保证压缩感知数据收集方法在实际网络丢包环境下可以正常实施。

Description

一种有损链路下压缩感知数据收集方法及装置

技术领域

本发明属于压缩感知技术领域，更具体的说，尤其涉及一种有损链路下压缩感知数据收集方法及装置。

背景技术

无线传感网络包括多个传感器节点和一个数据汇聚节点，每个传感器节点利用自身内部的传感器感知周围环境的数据(也称为感知数据)，通过压缩感知(CompressiveSensing，CS)技术将感知数据传输到数据汇聚节点。

在无线传感网络基于CS技术传输数据的情况下，无线传感网络中N个传感器节点的感知数据组成一个N*1的矢量，记为d。假设d是K稀疏的，那么根据压缩感知理论，d可以通过相应的最优化算法准确重构原始的加权数据叠加包。假设随机观测矩阵为：Φ＝(φ_ij)_M×N，其中M<<N，M为预设的观测次数，则投影后的观测矢量为：Y＝(y_i,j)_M×1＝Φd。把观测矢量Y传输到数据汇聚节点，则数据汇聚节点可以对d通过求解最优化问题的方法来重构原始的加权数据叠加包。

但是上述数据汇聚节点并不是接收单个传感器节点的感知数据，而是接收所有传感器节点的感知数据的加权和(加权和称为感知数据的观测值)，如图1所示，为了传输第i次观测值给数据汇聚节点，传感器节点S₁把感知数据d₁乘以随机系数φ_i1得到加权数据叠加包，并将加权数据叠加包发送给传感器节点S₂，传感器节点S₂也将其感知数据d₂乘以随机系数φ_i2，得到加权数据叠加包φ_i1d₁+φ_i2d₂给节点传感器节点S₃，以此类推，传感器节点S_j基于其接收的观测值和自己的感知数据的加权和得到加权数据叠加包φ_i1d₁+φ_i2d₂+...+φ_ijd_j并发送给传感器节点S_j+1，最后数据汇聚节点接收到的第i次观测值为当数据汇聚节点接收到所有的M次观测值后，构成观测向量y∈R^M×1，这样数据汇聚节点根据观测矩阵Φ和稀疏基Ψ即可恢复稀疏信号s，然后经过稀疏域的逆变化即可得到原始的加权数据叠加包x，其中观测向量y＝Φx＝ΦΨs。

由上述感知数据传输过程可知，若任意一条传输链路发生了数据丢包现象，那么丢失的数据包可能不仅仅是一个传感器节点的感知数据，而可能是很多个前端的传感器节点的感知数据，这将大大降低数据恢复精度。目前针对这种情况的解决方式是：在各个传感器节点之间和传感器节点与数据汇聚节点之间重传加权数据叠加包。当最大重传次数为30时，网络的丢包率仍维持在20％左右，由此可知重传感知数据不能保证数据的绝对恢复，而且重传感知数据还会提高节点能耗以及降低网络寿命。发明人通过仿真试验证明，在网络的丢包率达到2％的情况下，数据恢复精度就无法满足要求，也即目前的压缩感知数据收集方法对丢包具有高敏感性。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种有损链路下压缩感知数据收集方法及装置，用于降低压缩感知数据收集方法对丢包的高敏感性，保证压缩感知数据收集方法在实际网络丢包环境下可以正常实施。技术方案如下：

本发明提供一种有损链路下压缩感知数据收集方法，所述方法包括：

通过无线传感网络中的各个传感器节点采集各自监测区域内的数据；

在各个传感器节点对应的传输链路上传输与所述数据对应的加权数据叠加包；

当任意一条传输链路在传输所述加权数据叠加包时发生数据丢包现象时，确定发生数据丢包现象的所述传输链路的链路类型；

基于所述链路类型，获得与所述链路类型相对应的补包传输机制；

基于所述补包传输机制，恢复发生数据丢包现象的所述传输链路中接收节点接收的数据包。

优选的，所述基于所述链路类型，获得与所述链路类型相对应的补包传输机制，包括：

当所述链路类型为远距离丢包链路类型时，获得与所述远距离丢包链路类型对应的时间序列相关性补包机制；

当所述链路类型为灰区丢包链路类型时，获得与所述灰区丢包链路类型对应的重传机制和时间序列相关性补包机制；

当所述链路类型为误码丢包链路类型时，确定发生数据丢包现象的所述传输链路的丢包类型，当所述丢包类型为块状丢包时，获得与所述块状丢包对应的时间序列相关性补包机制；当所述丢包类型为随机丢包时，获得与所述随机丢包对应的重传机制。

优选的，所述基于所述补包传输机制，恢复发生数据丢包现象的所述传输链路中接收节点接收的数据包，包括：

当所述链路类型为灰区丢包链路类型时，在预设重传次数内基于重传机制恢复发生数据丢包现象的所述传输链路中接收节点接收的数据包；

若在预设重传次数后仍未成功恢复丢失的数据包，则基于时间序列相关性补包机制恢复发生数据丢包现象的所述传输链路中接收节点接收的数据包。

优选的，当所述补包传输机制为所述时间序列相关性补包机制时，所述基于所述补包传输机制，恢复发生数据丢包现象的所述传输链路中接收节点接收的数据包，包括：

在第T轮数据收集的第j次观测发生数据丢包现象的情况下，获取所述接收节点在第T轮数据收集的前预设轮在第j次观测到的数据包，其中T和j为自然数，j大于等于1且j小于等于M，M为每轮数据收集的观测总次数，T表示数据收集的轮数；

根据前预设轮距离T轮数据收集的时间远近，以不同的加权系数对前预设轮在第j次观测到的数据包进行加权处理，得到所述接收节点在第T轮第j次观测的数据包。

优选的，所述当所述链路类型为误码丢包链路类型时，确定发生数据丢包现象的所述传输链路的丢包类型，包括：

基于无线传感网络的初始化阶段的独立随机丢包统计结果，得到丢包间隔为预设间隔的第一相对频率值；

在各个传感器节点采集各自监测区域内的数据过程中，统计发生数据丢包现象的所述传输链路上的收发包情况；

基于所述发生数据丢包现象的所述传输链路上的收发包情况，计算预设滑动窗下丢包间隔为预设间隔的第二相对频率值；

当所述第二相对频率值和所述第一相对频率值的绝对差值小于等于预设差值时，确定所述丢包类型为所述随机丢包；

当所述第二相对频率值和所述第一相对频率值的绝对差值大于所述预设差值时，确定所述丢包类型为所述块状丢包。

优选的，所述当任意一条传输链路在传输所述加权数据叠加包时发生数据丢包现象时，确定发生数据丢包现象的所述传输链路的链路类型，包括：

计算发生数据丢包现象的所述传输链路的接收信号强度指示RSSI均值；

当所述RSSI均值小于第一预设均值时，确定所述链路类型为所述远距离丢包链路类型；

当所述RSSI均值大于等于所述第一预设均值，且所述RSSI均值小于等于第二预设均值时，确定所述链路类型为所述灰区丢包链路类型，所述第二预设均值大于所述第一预设均值；

当所述RSSI均值大于所述第二预设均值时，确定所述链路类型为所述误码丢包链路类型。

本发明还提供一种有损链路下压缩感知数据收集装置，所述装置包括：

采集模块，用于通过无线传感网络中的各个传感器节点采集各自监测区域内的数据；

传输模块，用于在各个传感器节点对应的传输链路上传输与所述数据对应的加权数据叠加包；

确定模块，用于当任意一条传输链路在传输所述加权数据叠加包时发生数据丢包现象时，确定发生数据丢包现象的所述传输链路的链路类型；

获得模块，用于基于所述链路类型，获得与所述链路类型相对应的补包传输机制；

恢复模块，用于基于所述补包传输机制，恢复发生数据丢包现象的所述传输链路中接收节点接收的数据包。

优选的，所述获得模块包括：第一获得子模块、第二获得子模块和第三获得子模块；

所述第一获得子模块，用于当所述链路类型为远距离丢包链路类型时，获得与所述远距离丢包链路类型对应的时间序列相关性补包机制；

所述第二获得子模块，用于当所述链路类型为灰区丢包链路类型时，获得与所述灰区丢包链路类型对应的重传机制和时间序列相关性补包机制；

所述第三获得子模块，用于当所述链路类型为误码丢包链路类型时，确定发生数据丢包现象的所述传输链路的丢包类型，当所述丢包类型为块状丢包时，获得与所述块状丢包对应的时间序列相关性补包机制；当所述丢包类型为随机丢包时，获得与所述随机丢包对应的重传机制。

优选的，所述恢复模块，用于当所述链路类型为灰区丢包链路类型时，在预设重传次数内基于重传机制恢复发生数据丢包现象的所述传输链路中接收节点接收的数据包，若在预设重传次数后仍未成功恢复丢失的数据包，则基于时间序列相关性补包机制恢复发生数据丢包现象的所述传输链路中接收节点接收的数据包。

优选的，所述恢复模块包括：第一恢复子模块和第二恢复子模块；

所述第一恢复子模块，用于当所述补包传输机制为重传机制时，通过所述加权数据叠加包的重传来恢复丢失的数据包；

所述第二恢复子模块，用于当所述补包传输机制为所述时间序列相关性补包机制时，在第T轮数据收集的第j次观测发生数据丢包现象的情况下，获取所述接收节点在第T轮数据收集的前预设轮在第j次观测到的数据包，根据前预设轮距离T轮数据收集的时间远近，以不同的加权系数对前预设轮在第j次观测到的数据包进行加权处理，得到所述接收节点在第T轮第j次观测的数据包，其中T和j为自然数，j大于等于1且j小于等于M，M为每轮数据收集的观测总次数，T表示数据收集的轮数。

优选的，所述第三获得子模块包括：第一计算子模块、统计子模块、第二计算子模块、第一确定子模块、第二确定子模块和第三确定子模块；

所述第一计算子模块，用于基于无线传感网络的初始化阶段的独立随机丢包统计结果，得到丢包间隔为预设间隔的第一相对频率值；

所述统计子模块，用于在各个传感器节点采集各自监测区域内的数据过程中，统计发生数据丢包现象的所述传输链路上的收发包情况；

所述第二计算子模块，用于基于所述发生数据丢包现象的所述传输链路上的收发包情况，计算预设滑动窗下丢包间隔为预设间隔的第二相对频率值；

所述第一确定子模块，用于当所述第二相对频率值和所述第一相对频率值的绝对差值小于等于预设差值时，确定所述丢包类型为所述随机丢包；

所述第二确定子模块，用于当所述第二相对频率值和所述第一相对频率值的绝对差值大于所述预设差值时，确定所述丢包类型为所述块状丢包；

所述第三确定子模块，用于当所述丢包类型为块状丢包时，获得与所述块状丢包对应的时间序列相关性补包机制；当所述丢包类型为随机丢包时，获得与所述随机丢包对应的重传机制。

优选的，所述确定模块包括：计算子模块、第一类型确定子模块、第二类型确定子模块和第三类型确定子模块；

所述计算子模块，用于计算发生数据丢包现象的所述传输链路的接收信号强度指示RSSI均值；

所述第一类型确定子模块，用于当所述RSSI均值小于第一预设均值时，确定所述链路类型为所述远距离丢包链路类型；

所述第二类型确定子模块，用于当所述RSSI均值大于等于所述第一预设均值，且所述RSSI均值小于等于第二预设均值时，确定所述链路类型为所述灰区丢包链路类型，所述第二预设均值大于所述第一预设均值；

所述第三类型确定子模块，用于当所述RSSI均值大于所述第二预设均值时，确定所述链路类型为所述误码丢包链路类型。

与现有技术相比，本发明提供的上述技术方案具有如下优点：

在各个传感器节点对应的传输链路上传输加权数据叠加包过程中，若任意一条传输链路发生数据丢包现象，则会确定发生数据丢包现象的传输链路的链路类型，并基于链路类型获得与链路类型相对应的补包传输机制来恢复接收节点丢失的数据包，这就意味着本发明中补包传输机制不单单是上述重传机制，而是可以基于链路类型选择对应的补包传输机制，通过对应的补包传输机制来恢复接收节点丢失的数据包，以保证传输链路中丢失的数据包的绝对可恢复，从而降低压缩感知数据收集方法对丢包的高敏感性，保证压缩感知数据收集方法在实际网络丢包环境下可以正常实施。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是现有压缩感知数据的传输示意图；

图2是随机丢包的示意图；

图3是块状丢包的示意图；

图4是本发明实施例提供的有损链路下压缩感知数据收集方法的流程图；

图5是本发明实施例提供的有损链路下压缩感知数据收集方法的一种子流程图；

图6是传输链路中PRR与RSSI均值的关系示意图；

图7是本发明实施例提供的有损链路下压缩感知数据收集方法的另一种子流程图；

图8是数据包接收情况统计二进制序列的示意图；

图9是传输链路丢包的示意图；

图10是单节点数据时隙的分布示意图；

图11是本发明实施例提供的有损链路下压缩感知数据收集装置的结构示意图；

图12有损链路下压缩感知数据收集装置中确定模块的结构示意图；

图13是有损链路下压缩感知数据收集装置中获得模块的结构示意图。

具体实施方式

为使本领域技术人员更好地理解本发明实施例，首先对本发明实施例涉及到的专业术语进行说明，专业术语如下：

最小生成树(Minimum span tree，MST)路由：无线传感网络的树状拓扑结构下的路由协议之一，主要功能是实现网络节点的拓扑组网，其基本思想是从数据汇聚节点端出发，首先找到距离数据汇聚节点最近的节点，将这些节点作为距离数据汇聚节点端的第一层节点加入到网络拓扑中，之后将上述节点(包含数据汇聚节点)整体作为一个集合1，再找出距离集合1最近的未加入到网络拓扑中的所有节点，作为第二层节点加入到网络拓扑中，之后再将已经加入到网络拓扑中的所有节点作为集合2，再从未加入到网络拓扑中的所有节点中，找到距离集合2最近的所有节点加入到网络拓扑中，依次类推，直至所有节点加入到网络拓扑中，从而实现了全网节点的组网。并且MST路由可以保证全网节点间的通信距离最短，由于无线通信的通信距离越长，对应的能耗就越大，所以MST路由可以降低全网的能耗。

重构：通过CS技术的重构算法将已经被压缩的信号重构出来。

重构信号信噪比(Signal-to-Noise Ratio，SNR)：反应的是重构信号与原始信号的接近程度，SNR值越大说明重构的精度越高，重构信号对应的数据包与原始的数据包的接近程度越大，反之越小。重构信号SNR的计算公式为：

SNR＝10lg(||z₀||₂/||z₀-z_rebuild||₂)

其中z₀是原始信号列向量，z_rebuild是重构出来的信号列向量，||…||₂是指向量的2范数，例如列向量x＝[x₁,x₂,…,x_n]^T,其2范数为||x||₂＝(x₁ ²+x₂ ²+…+x_n ²)^1/2。

丢包间隔：丢包间隔是指网络的某条传输链路上，相邻的两次数据包传送失败的时间间隔，其反映的是传输链路丢包的突发性特征，例如假设第一次数据包传输失败，而第二次数据包传输成功，第三次数据包传输又失败，则丢包间隔为2；传输链路的丢包间隔越大，链路丢包的突发性越小，丢失的数据包之间的相关性也越小，反之，突发性越大，丢失的数据包之间的相关性也越大。

远距离丢包：由于通信距离太远而产生丢包，此种类型丢包对于接收节点而言，其不能接收到任何数据包的信息。

误码丢包：由于传输链路质量等各种原因造成的数据包码位反转而造成的错包，在接收节点由于循环冗余校验码(Cyclic Redundancy Check，CRC)校验不通过而丢弃，此种类型丢包对于接收节点而言可以接收到数据包的部分正确信息，其中远距离丢包和误码丢包是从传输链路的类型角度划分。

随机丢包：此种类型丢包通常是由外界突发噪声、数据冲突等造成，如图2所示；其具有随机性、节点丢包具有独立同分布、时间上不存在关联性，且相邻的两次发送不相关，因此此种类型丢包通常采用重传机制就可较好恢复丢包。

块状丢包：此种类型丢包通常由网络拥塞、信道记忆、链路相关突发等原因造成，如图3所示；此种类型丢包通常在时间上具有关联性，会出现短暂的链路连续丢包现象，因此重传不能很好的解决该类型的丢包恢复，上述随机丢包和块状丢包是从丢包类型划分。

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图4，其示出了本发明实施例提供的有损链路下压缩感知数据收集方法的流程图，用于为不同的链路类型选择相对应的补包传输机制进行数据包恢复，可以包括以下步骤：

101：通过无线传感网络中的各个传感器节点采集各自监测区域内的数据。其中各个传感器节点被预先安装在监测区域内，这样各个传感器节点就可以采集各自监测区域内的数据，在本发明实施例中，各个传感器节点可以基于CS技术来传输采集到的数据，并且传感器节点可以基于CS技术传输数据的现有方式进行数据收集，对此本发明实施例不再进行详述。

102：在各个传感器节点对应的传输链路上传输与数据对应的加权数据叠加包。在本发明实施例中，各个传感器节点可以采用图1所示方式在传输链路上传输加权数据叠加包，即对于某轮数据收集过程中的第i次观测来说，第j个传感器节点传输的加权数据叠加包是：j＝1，2…，N，也就是说第j个传感器节点的加权数据叠加包是将自身采集的数据与对应的随机系数相乘，并将相乘结果与第j-1个传感器节点的加权数据叠加包相加得到，而第1个传感器节点的加权数据叠加包是：φ_i1d₁，其中N为传输链路中传感器节点的总数。

103：当任意一条传输链路在传输加权数据叠加包时发生数据丢包现象时，确定发生数据丢包现象的传输链路的链路类型。

目前已有多种现有方式来判断传输链路是否发生数据丢包现象，例如传输链路中的丢包情况可通过分组接收率(Packet Reception Ratio，PRR)来反应，需要注意的是，这里的PRR指的是接收节点接收到的数据包比率，而并非指接收节点正确接收的数据包比率，因此通过PRR可以反应远距离丢包链路类型的传输链路的丢包情况，对于判断其他链路类型的传输链路是否发生数据丢包现象的方式以及其他判断远距离丢包链路类型的传输链路是否发生数据丢包现象的方式可以参阅现有方式，对此本发明实施例不再一一阐述。而对于链路类型来说，其可以通过表征传输链路的质量好坏的至少一个参数来确定。

可以理解的是：传输链路的质量与节点之间的通信距离有关，而节点间的通信距离可以通过接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication，RSSI)来反应，因此在本发明实施例中可以通过RSSI均值来确定链路类型，其过程可以参阅图5所示，可以包括以下步骤：

1031：计算发生数据丢包现象的传输链路的RSSI均值。在各个传感器节点采集各自监测区域内的数据时，实时统计每条传输链路收发数据包过程中的RSSI值，然后根据统计的RSSI值计算发生数据丢包现象的传输链路的RSSI均值。其计算方式如下：

若当前实时统计的统计长度大于等于预设长度L，则选取最近L期统计的RSSI值计算RSSI均值；若当前实时统计的统计长度小于预设长度L，则选取当前统计的所有RSSI值计算RSSI均值。

例如预设长度L的取值可以为20，则在计算RSSI均值时，会选取最近20期统计的RSSI值，在本发明实施例中预设长度的取值是一个经验取法，可以根据具体情况而变，对此本发明实施例并不限定其具体取值。

1032：当RSSI均值小于第一预设均值时，确定链路类型为远距离丢包链路类型。

1033：当RSSI均值大于等于第一预设均值，且RSSI均值小于等于第二预设均值时，确定链路类型为灰区丢包链路类型，其中第二预设均值大于第一预设均值。

1034：当RSSI均值大于第二预设均值时，确定链路类型为误码丢包链路类型。

发明人通过对无锡市传感网系统绿野千传(GreenOrbs)原型系统数据的处理和分析，发现当RSSI均值在[-90dBm,-85dBm]时，传输链路会出现较多的远距离丢包，当RSSI均值大于-80dBm时，传输链路近乎不存在远距离丢包，当RSSI均值小于-90dBm时，传输链路近乎全为远距离丢包，如图6所示，这样传输链路的RSSI均值可以分为三个范围：小于-90dBm(考征功率绝对值的值)，[-90dBm,-80dBm]之间和大于-80dBm；其对应的传输链路分别为质量较差链路、灰区链路和质量较好链路。因此，本发明实施例可以将第一预设均值设置为-90dBm，将第二预设均值设置为-80dBm，并按照如下方式界定传输链路：

当RSSI均值大于-80dBm时，节点间的通信距离较为理想，若传输链路发生网络丢包，通常由数据包CRC校验出错而产生，而传输链路可以以近100％的概率接收到数据包(不考虑数据包的正确与否)，因此将其对应的传输链路的链路类型确定为误码丢包链路类型；

当RSSI均值介于-90dBm和-80dBm之间时，传输链路的通信质量不稳定，若传输链路发生数据丢包，不容易界定是何种类型，因此将其对应的传输链路的链路类型确定为灰区丢包链路类型；

当RSSI均值小于-90dBm时，传输链路的通信质量较差，节点间的通信距离较远，此时若传输链路发生数据丢包，则该条传输链路上将会以较大的概率出现远距离丢包，因此可以将传输链路的链路类型确定为远距离丢包链路类型。

104：基于链路类型，获得与链路类型相对应的补包传输机制。也就是，对于不同链路类型，若基于CS技术传输数据过程中发生数据丢包，则采用不同的补包传输机制恢复丢失的数据包，以保证网络能耗和信号重构精度均能达到较好的状态，提高网络性能，具体的机制选择如表1所示。

表1不同链路类型对应的补包传输机制

从上述表1可知，当链路类型为远距离丢包链路类型时，对应的补包传输机制为时间序列相关性补包机制；当链路类型为灰区丢包链路类型时，对应的补包传输机制为重传机制和时间序列相关性补包机制；当链路类型为误码丢包链路类型时，需要首先确定发生数据丢包现象的传输链路的丢包类型，当丢包类型为块状丢包时，对应的补包传输机制为时间序列相关性补包机制；当丢包类型为随机丢包时，对应的补包传输机制为重传机制。

在本发明实施例中，确定发生数据丢包现象的传输链路的丢包类型的过程如图7所示，可以包括以下步骤：

1041：基于无线传感网络的初始化阶段的独立随机丢包统计结果，得到丢包间隔为预设间隔的第一相对频率值。

可以理解的是：无线传感网络的初始化阶段主要完成：构建网络路由、分发CS观测向量和获取链路独立随机丢包先验信息(即获取独立随机丢包统计结果)。具体的，假设无线传感网络的全网共有N个传感器节点，被随机部署在监测区域内，且一经部署不再移动，各传感器节点周期性的采集各自监测区域内的数据。无线传感网络由数据汇聚节点开始，以MST路由方式，逐级向网络中加入距离网络最近的节点，直至所有节点包含到网络中，形成树状的多跳拓扑网络结构。

在独立随机丢包统计过程的时间段T1内，数据汇聚节点在全网的全部传输链路中随机选择条传输链路，每条传输链路上的收发节点互发测试包，如Hello包，并统计Hello包的丢包情况，统计结束后各条传输链路将统计结果沿路由分别传送至数据汇聚节点端，作为网络的独立随机丢包统计结果。

在独立随机丢包统计结果中可以用变量X_i表示接收节点S的第i个数据包接收情况，假设X_i＝1表示第i个数据包被成功接收，X_i＝0表示第i个数据包未被成功接收，则每个节点均可用图8中所示的二进制序列来表示节点的数据包接收情况。图8中的二进制序列{X_i}表示数据包的接收情况，“1”表示数据包被正确接收，“0”表示数据包未被正确接收，其中两个连续的“0”表示丢包间隔为预设间隔1。在图8中共有9次丢包，即存在9次丢包间隔的统计，其中，丢包间隔为预设间隔1的共有4次，则丢包间隔为预设间隔1的第一相对频率为p_iid＝4/9＝0.44。

1042：在各个传感器节点采集各自监测区域内的数据过程中，统计发生数据丢包现象的传输链路上的收发包情况。在各个传感器节点采集数据的初始化时间段T2内，各个传感器节点以CS数据收集方式在传输链路中沿路由发送测试包，如Hello包，在此发送过程中统计各条传输链路的数据包接收情况，直至CS数据收集初始化结束。在CS数据收集初始化结束后，表征数据包接收情况的二进制序列{X_i}的初始化完成，因此可以将二进制序列{X_i}作为丢包类型预判的先验信息，这样通过统计传输链路中测试包的收发情况，可以得到对应的发生数据丢包现象的传输链路上的收发包情况。

在本发明实施例中，上述时间段T1和初始化时间段T2的取值与无线传感网络中一轮压缩感知数据收集的时间t有关，如T1＝5t，T2＝10t，本发明实施例并不限定这两个时间段的具体取值。

1043：基于发生数据丢包现象的传输链路上的收发包情况，统计预设滑动窗下丢包间隔为预设间隔的第二相对频率值。之所以采用预设滑动窗来统计，是为了避免长时间预测丢包类型带来的结果时效性差的问题，而采用预设滑动窗统计的方法，提高结果匹配的实时性和准确度。在本发明实施例中，采用长度为K的预设滑动窗，计算并统计预设滑动窗下丢包间隔为预设间隔1的第二相对频率值p，其中K的取值为经验取法，比如可以将K的取值设置为20，其可以根据具体情况而变，本发明实施例并不限定其具体取值。

1044：当第二相对频率值和第一相对频率值的绝对差值小于等于预设差值时，确定丢包类型为随机丢包。

1045：当第二相对频率值和第一相对频率值的绝对差值大于预设差值时，确定丢包类型为块状丢包。

其中绝对差值是预先设置的一个整数，所述绝对差值的大小决定了系统的预判误差，取值范围定义为(0,0.4)，具体可以根据实际情况可变。例如设置绝对差值为0.1，若|p_iid-p|≤0.1，则确定当前传输链路状态下以大概率为随机丢包；若|p_iid-p|＞0.1，则确定当前传输链路状态下以大概率为块状丢包。

105：基于补包传输机制，恢复发生数据丢包现象的传输链路中接收节点接收的数据包。从上述各条链路类型对应的补包传输机制可知，本发明实施例中的各条传输链路在采用重传机制不能恢复数据包的情况下，可以采用时间序列相关性补包机制，其中时间序列相关性补包机制主要应用于三种链路类型下：

远距离丢包链路类型；

误码丢包链路类型，且丢包类型为块状丢包；

灰区丢包链路类型，且采用预设重传次数仍存在数据丢包现象，也就是说对于灰区丢包链路类型来说，在预设重传次数内基于重传机制恢复发生数据丢包现象的传输链路中接收节点接收的数据包，若在预设重传次数后仍未成功恢复丢失的数据包，则基于时间序列相关性补包机制恢复发生数据丢包现象的传输链路中接收节点接收的数据包。

在无线传感网络中，各个传感器节点传输的加权数据叠加包在时间上具有一定的相关性，并且在时间序列上与最相近的时隙数据的相关性最强，较远时隙的数据，相关性则相对较弱。因此，在采用时间序列相关性补包机制对丢失的数据包进行补包时，需要针对距离丢包时隙不同的时间间隔采用不同的权系数值以提高补包的精度。

其中，在基于CS技术的数据收集过程中，丢失的数据包是丢包的传输链路前端的所有传感器节点的数据之和。虽然该数据包值不是传感器节点直接采集到的原始数据，但由于线性变换并不改变数据之间本身的时间相关性，所以丢失的数据包依然具有时间相关性。例如，如图9所示的网络链路中，假设网络链路的前端l个传感器节点的数据之和，即第l个传感器节点传输的加权数据叠加包在传递给第l+1个传感器节点时发生数据包丢失，即数据包丢失，其中a_i是第i个传感器节点对应的随机系数，x_i是第i个传感器节点采集的数据，由于传感器节点采集的数据x_i在其对应的时间序列上具有时间相关性，所以对于传感器节点l+1接收到的加权数据叠加包在其对应的时间序列上也具有时间相关性。

由于基于CS技术的每轮数据收集又分为多次观测进行，而每次观测对应的加权系数都不同，因此丢包的时间序列应是由丢包所在观测轮的前预设轮收集到的数据包组成的。如图10所示，对于某个接收节点来说，若接收节点在第L-1轮数据收集的第3次测量中发生了数据丢包，如图10中的黑框位置，则组成时间序列的数据包应为图10中灰色条状区域。

基于此，当补包传输机制为时间序列相关性补包机制时恢复接收节点接收的数据包的过程是：

在第T轮数据收集的第j次观测发生数据丢包现象的情况下，获取接收节点在第T轮数据收集的前预设轮在第j次观测到的数据包，其中T和j为自然数，j大于等于1且j小于等于M，M为每轮数据收集的观测总次数，T表示数据收集的轮数；根据前预设轮距离T轮数据收集的时间远近，以不同的加权系数对前预设轮在第j次观测到的数据包进行加权处理，得到所述接收节点在第T轮第j次观测的数据包。

具体的，在第T轮数据收集的第j次测量发生数据丢失现象的情况下，在发生丢包现象的传输链路的接收节点的存储器中，寻找发生丢包轮的前预设轮接收节点在第j次观测到的数据包(即在第j次观测次数接收到的数据包)，组成时间相关性序列(D_T-k,D_T-k-1,...,D_T-2,D_T-1)；以图10为例，接收节点x在第L-1轮数据收集的第3次测量中发生了数据丢包，则组成时间相关性序列的数据包是灰色条状区域的接收节点x接收到的数据包，即接收节点x的第L-1-k轮到第L-2轮的第3次测量接收到的数据包。

其中k为预设轮，由于预设论k值决定预测模型的阶数，并影响丢包的恢复精度，因此在本发明实施例中采用实时动态调整方式来确定k值，以保证预测模型性能最优。比如设置预测误差的上限为e_ub，预测误差的下限为e_lb，初始k值设置为k_o＝5，当补包传输机制采用过时间序列相关性补包机制后，等待最近一次正常收发的真实数据包x_r，然后利用当前k值，构建k阶预测模型，预测出真实数据包对应序列的预测值计算预测误差若预测误差e在(e_lb,e_ub)之内，则不需调整k值；若预测误差不在上述范围，则分别取调整步长为+1、-1调整k值，并分别再次计算当前预测误差e₁、e₂，若|e₁|＜|e₂|，则选取步长+1更新k值，否则，选取步长-1。其中，e_lb＝-5％*x_r，e_ub＝+5％*x_r。

相应的，上述加权系数可以预先设置，其中预先设置的加权系数如表2所示。

表2不同时隙数据的加权系数

假设在第T轮数据收集过程中发生了数据丢包，按照表2所示的加权系数，分别对第T轮的前k轮的时间相关性序列进行相应的加权处理，得到接收节点x在第T轮接收的数据包是：并进一步可以将得到的数据包作为接收节点在第T轮第j次测量的数据包在网络路由中向下一节点传输，以完成整个数据压缩采样过程。

从上述技术方案可知，在各个传感器节点对应的传输链路上传输加权数据叠加包过程中，若任意一条传输链路发生数据丢包现象，则会确定发生数据丢包现象的传输链路的链路类型，并基于链路类型获得与链路类型相对应的补包传输机制，这就意味着本发明中补包传输机制不单单是上述重传机制，而是可以基于链路类型选择对应的补包传输机制，通过对应的补包传输机制来恢复接收节点丢失的数据包，以保证传输链路中丢失的数据包的绝对可恢复，从而降低压缩感知数据收集方法对丢包的高敏感性，保证压缩感知数据收集方法在实际网络丢包环境下可以正常实施。

例如可以采用时间序列相关性补包机制来利用节点数据包的时间相关性对丢失的数据包进行恢复，以此保证传输链路中丢失的数据包的绝对可恢复，在丢失的数据包采用时间相关性可以绝对恢复的情况下，无线传感网络可以不再重传丢失的数据包，进而降低因丢包重传而造成节点的额外能耗，进一步提高网络寿命。

并且本发明实施例采用在树状网络拓扑结构下的CS技术，每轮数据收集分为M次测量进行，这样在每轮数据收集过程中，路由链路中的各节点均发送M个数据包(如图1所示)，因此保证网络能耗均衡；在每轮数据收集过程中，全网N个传感器节点若采用CS技术进行数据收集，则每个传感器节点均发送M个数据包，全网共发送N*M个数据包，若采用传统的数据方式，不仅每个传感器节点的能耗不均衡，而且全网共发送N*(N-1)/2个数据包，由于M<<N，所以N*M<N*(N-1)/2，所以采用CS技术不仅能均衡能耗，还能降低网络的整体能耗。

对于前述的方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

与上述方法实施例相对应，本发明还提供一种有损链路下压缩感知数据收集装置，其结构示意图如图11所示，可以包括：采集模块11、传输模块12、确定模块13、获得模块14和恢复模块15。

采集模块11，用于通过无线传感网络中的各个传感器节点采集各自监测区域内的数据。

传输模块12，用于在各个传感器节点对应的传输链路上传输与数据对应的加权数据叠加包。

确定模块13，用于当任意一条传输链路在传输加权数据叠加包时发生数据丢包现象时，确定发生数据丢包现象的传输链路的链路类型。

目前已有多种现有方式来判断传输链路是否发生数据丢包现象，例如传输链路中的丢包情况可通过PRR来反应，需要注意的是，这里的PRR指的是接收节点接收到的数据包比率，而并非指接收节点正确接收的数据包比率，因此通过PRR可以反应远距离丢包链路类型的传输链路的丢包情况，对于判断其他链路类型的传输链路是否发生数据丢包现象的方式以及其他判断远距离丢包链路类型的传输链路是否发生数据丢包现象的方式可以参阅现有方式，对此本发明实施例不再一一阐述。而对于链路类型来说，其可以通过表征传输链路的质量好坏的至少一个参数来确定。

可以理解的是：传输链路的质量与节点之间的通信距离有关，而节点间的通信距离可以通过RSSI来反应，因此在本发明实施例中确定模块13可以通过RSSI均值来确定链路类型，其结构示意图如图12所示，可以包括：计算子模块121、第一类型确定子模块122、第二类型确定子模块123和第三类型确定子模块124。

计算子模块121，用于计算发生数据丢包现象的传输链路的接收信号强度指示RSSI均值。在各个传感器节点采集各自监测区域内的数据时，实时统计每条传输链路收发数据包过程中的RSSI值，然后根据统计的RSSI值计算发生数据丢包现象的传输链路的RSSI均值。计算子模块121的计算方式如下：

若当前实时统计的统计长度大于等于预设长度L，则选取最近L期统计的RSSI值计算RSSI均值；若当前实时统计的统计长度小于预设长度L，则选取当前统计的所有RSSI值计算RSSI均值。

例如预设长度L的取值可以为20，则在计算RSSI均值时，会选取最近20期统计的RSSI值，在本发明实施例中预设长度的取值是一个经验取法，可以根据具体情况而变，对此本发明实施例并不限定其具体取值。

第一类型确定子模块122，用于当RSSI均值小于第一预设均值时，确定链路类型为远距离丢包链路类型。

第二类型确定子模块123，用于当RSSI均值大于等于第一预设均值，且RSSI均值小于等于第二预设均值时，确定链路类型为灰区丢包链路类型，第二预设均值大于第一预设均值。

第三类型确定子模块124，用于当RSSI均值大于第二预设均值时，确定链路类型为误码丢包链路类型。在本发明实施例中，上述第一预设均值可以设置为-90dBm，第二预设均值可以设置为-80dBm，这两个预设均值的取值是发明人通过对GreenOrbs原型系统数据的处理和分析得到的。

获得模块14，用于基于链路类型，获得与链路类型相对应的补包传输机制。也就是，对于不同链路类型，若基于CS技术传输数据过程中发生数据丢包，则采用不同的补包传输机制恢复丢失的数据包，以保证网络能耗和信号重构精度均能达到较好的状态，提高网络性能。

具体的，获得模块14的结构示意图如图13所示，可以包括：第一获得子模块141、第二获得子模块142和第三获得子模块143。

第一获得子模块141，用于当链路类型为远距离丢包链路类型时，获得与远距离丢包链路类型对应的时间序列相关性补包机制。

第二获得子模块142，用于当链路类型为灰区丢包链路类型时，获得与灰区丢包链路类型对应的重传机制和时间序列相关性补包机制。

第三获得子模块143，用于当链路类型为误码丢包链路类型时，确定发生数据丢包现象的传输链路的丢包类型，当丢包类型为块状丢包时，获得与块状丢包对应的时间序列相关性补包机制，当丢包类型为随机丢包时，获得与随机丢包对应的重传机制。

相应的，第三获得子模块143包括：第一计算子模块、统计子模块、第二计算子模块、第一确定子模块、第二确定子模块和第三确定子模块。

第一计算子模块，用于基于无线传感网络的初始化阶段的独立随机丢包统计结果，得到丢包间隔为预设间隔的第一相对频率值。

在独立随机丢包统计结果中可以用变量X_i表示接收节点S的第i个数据包接收情况，假设X_i＝1表示第i个数据包被成功接收，X_i＝0表示第i个数据包未被成功接收，则每个节点均可用图8中所示的二进制序列来表示节点的数据包接收情况。图8中的二进制序列{X_i}表示数据包的接收情况，“1”表示数据包被正确接收，“0”表示数据包未被正确接收，其中两个连续的“0”表示丢包间隔为预设间隔1。在图8中共有9次丢包，即存在9次丢包间隔的统计，其中，丢包间隔为预设间隔1的共有4次，则丢包间隔为预设间隔1的第一相对频率为p_iid＝4/9＝0.44。

统计子模块，用于在各个传感器节点采集各自监测区域内的数据过程中，统计发生数据丢包现象的传输链路上的收发包情况。

第二计算子模块，用于基于发生数据丢包现象的传输链路上的收发包情况，计算预设滑动窗下丢包间隔为预设间隔的第二相对频率值。之所以采用预设滑动窗来统计，是为了避免长时间预测丢包类型带来的结果时效性差的问题，而采用预设滑动窗统计的方法，提高结果匹配的实时性和准确度。在本发明实施例中，采用长度为K的预设滑动窗，计算并统计预设滑动窗下丢包间隔为预设间隔1的第二相对频率值p，其中K的取值为经验取法，比如可以将K的取值设置为20，其可以根据具体情况而变，本发明实施例并不限定其具体取值。

第一确定子模块，用于当第二相对频率值和第一相对频率值的绝对差值小于等于预设差值时，确定丢包类型为随机丢包。

第二确定子模块，用于当第二相对频率值和第一相对频率值的绝对差值大于预设差值时，确定丢包类型为块状丢包。其中绝对差值是预先设置的一个整数，所述绝对差值的大小决定了系统的预判误差，取值范围定义为(0,0.4)，具体可以根据实际情况可变。例如设置绝对差值为0.1，若|p_iid-p|≤0.1，则确定当前传输链路状态下以大概率为随机丢包；若|p_iid-p|＞0.1，则确定当前传输链路状态下以大概率为块状丢包。

第三确定子模块，用于当丢包类型为块状丢包时，获得与块状丢包对应的时间序列相关性补包机制。当丢包类型为随机丢包时，获得与随机丢包对应的重传机制。

恢复模块15，用于基于补包传输机制，恢复发生数据丢包现象的传输链路中接收节点接收的数据包。从上述各条链路类型对应的补包传输机制可知，本发明实施例中的各条传输链路在采用重传机制不能恢复数据包的情况下，可以采用时间序列相关性补包机制，其中时间序列相关性补包机制主要应用于三种链路类型下：

远距离丢包链路类型；

误码丢包链路类型，且丢包类型为块状丢包；

灰区丢包链路类型，且采用预设重传次数仍存在数据丢包现象，也就是说对于灰区丢包链路类型来说，恢复模块15在预设重传次数内基于重传机制恢复发生数据丢包现象的传输链路中接收节点接收的数据包，若在预设重传次数后仍未成功恢复丢失的数据包，则基于时间序列相关性补包机制恢复发生数据丢包现象的传输链路中接收节点接收的数据包。

在无线传感网络中，各个传感器节点传输的加权数据叠加包在时间上具有一定的相关性，并且在时间序列上与最相近的时隙数据的相关性最强，较远时隙的数据，相关性则相对较弱。因此，在采用时间序列相关性补包机制对丢失的数据包进行补包时，需要针对距离丢包时隙不同的时间间隔采用不同的权系数值以提高补包的精度。

其中，在基于CS技术的数据收集过程中，丢失的数据包是丢包的传输链路前端的所有传感器节点的数据之和。虽然该数据包值不是传感器节点直接采集到的原始数据，但由于线性变换并不改变数据之间本身的时间相关性，所以丢失的数据包依然具有时间相关性。例如，如图9所示的网络链路中，假设网络链路的前端l个传感器节点的数据之和，即第l个传感器节点传输的加权数据叠加包在传递给第l+1个传感器节点时发生数据包丢失，即数据包丢失，其中a_i是第i个传感器节点对应的随机系数，x_i是第i个传感器节点采集的数据，由于传感器节点采集的数据x_i在其对应的时间序列上具有时间相关性，所以对于传感器节点l+1接收到的加权数据叠加包在其对应的时间序列上也具有时间相关性。

由于基于CS技术的每轮数据收集又分为多次观测进行，而每次观测对应的加权系数都不同，因此丢包的时间序列应是由丢包所在观测轮的前预设轮收集到的数据包组成的。如图10所示，对于某个接收节点来说，若接收节点在第L-1轮数据收集的第3次测量中发生了数据丢包，如图10中的黑框位置，则组成时间序列的数据包应为图10中灰色条状区域。

基于此，恢复模块15在补包传输机制为时间序列相关性补包机制的情况下，恢复接收节点接收的数据包的过程是：

在第T轮数据收集的第j次观测发生数据丢包现象的情况下，获取接收节点在第T轮数据收集的前预设轮在第j次观测到的数据包，其中T和j为自然数，j大于等于1且j小于等于M，M为每轮数据收集的观测总次数，T表示数据收集的轮数；根据前预设轮距离T轮数据收集的时间远近，以不同的加权系数对前预设轮在第j次观测到的数据包进行加权处理，得到所述接收节点在第T轮第j次观测的数据包。

也就是说所述恢复模块包括：第一恢复子模块和第二恢复子模块；其中第一恢复子模块，用于当补包传输机制为重传机制时，通过所述加权数据叠加包的重传来恢复丢失的数据包。

而第二恢复子模块则主要针对时间序列相关性补包机制的恢复，在第T轮数据收集的第j次观测发生数据丢包现象的情况下，获取所述接收节点在第T轮数据收集的前预设轮在第j次观测到的数据包，根据前预设轮距离T轮数据收集的时间远近，以不同的加权系数对前预设轮在第j次观测到的数据包进行加权处理，得到所述接收节点在第T轮第j次观测的数据包，其中T和j为自然数，j大于等于1且j小于等于M，M为每轮数据收集的观测总次数，T表示数据收集的轮数。

具体的，在第T轮数据收集的第j次测量发生数据丢失现象的情况下，在发生丢包现象的传输链路的接收节点的存储器中，寻找发生丢包轮的前预设轮接收节点在第j次观测到的数据包(即在第j次观测次数接收到的数据包)，组成时间相关性序列(D_T-k,D_T-k-₁,...,D_T-2,D_T-1)；以图10为例，接收节点x在第L-1轮数据收集的第3次测量中发生了数据丢包，则组成时间相关性序列的数据包是灰色条状区域的接收节点x接收到的数据包，即接收节点x的第L-1-k轮到第L-2轮的第3次测量接收到的数据包。

其中k为预设轮，由于预设论k值决定预测模型的阶数，并影响丢包的恢复精度，因此在本发明实施例中采用实时动态调整方式来确定k值，以保证预测模型性能最优。比如设置预测误差的上限为e_ub，预测误差的下限为e_lb，初始k值设置为k_o＝5，当补包传输机制采用过时间序列相关性补包机制后，等待最近一次正常收发的真实数据包x_r，然后利用当前k值，构建k阶预测模型，预测出真实数据包对应序列的预测值计算预测误差若预测误差e在(e_lb,e_ub)之内，则不需调整k值；若预测误差不在上述范围，则分别取调整步长为+1、-1调整k值，并分别再次计算当前预测误差e₁、e₂，若|e₁|＜|e₂|，则选取步长+1更新k值，否则，选取步长-1。其中，e_lb＝-5％*x_r，e_ub＝+5％*x_r。

从上述技术方案可知，在各个传感器节点对应的传输链路上传输加权数据叠加包过程中，若任意一条传输链路发生数据丢包现象，则会确定发生数据丢包现象的传输链路的链路类型，并基于链路类型获得与链路类型相对应的补包传输机制，这就意味着本发明中补包传输机制不单单是上述重传机制，而是可以基于链路类型选择对应的补包传输机制，通过对应的补包传输机制来恢复接收节点丢失的数据包，以保证传输链路中丢失的数据包的绝对可恢复，从而降低压缩感知数据收集方法对丢包的高敏感性，保证压缩感知数据收集方法在实际网络丢包环境下可以正常实施。

例如可以采用时间序列相关性补包机制来利用节点数据包的时间相关性对丢失的数据包进行恢复，以此保证传输链路中丢失的数据包的绝对可恢复，在丢失的数据包采用时间相关性可以绝对恢复的情况下，无线传感网络可以不再重传丢失的数据包，进而降低因丢包重传而造成节点的额外能耗，进一步提高网络寿命。

并且本发明实施例采用在树状网络拓扑结构下的CS技术，每轮数据收集分为M次测量进行，这样在每轮数据收集过程中，路由链路中的各节点均发送M个数据包(如图1所示)，因此保证网络能耗均衡；在每轮数据收集过程中，全网N个传感器节点若采用CS技术进行数据收集，则每个传感器节点均发送M个数据包，全网共发送N*M个数据包，若采用传统的数据方式，不仅每个传感器节点的能耗不均衡，而且全网共发送N*(N-1)/2个数据包，由于M<<N，所以N*M<N*(N-1)/2，所以采用CS技术不仅能均衡能耗，还能降低网络的整体能耗。

需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于装置类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种有损链路下压缩感知数据收集方法，其特征在于，所述方法包括：

通过无线传感网络中的各个传感器节点采集各自监测区域内的数据；

在各个传感器节点对应的传输链路上传输与所述数据对应的加权数据叠加包，其中，在数据收集过程中的第i次观测，第j个传感器节点传输的所述加权数据叠加包是：即第j个传感器节点的加权数据叠加包是将自身采集的数据与对应的随机系数相乘，并将相乘结果与第j-1个传感器节点的加权数据叠加包相加得到，第1个传感器节点的加权数据叠加包是：φ_i1d₁，N为传输链路中传感器节点的总数，无线传感网络中N个传感器节点的感知数据组成一个N*1的矢量，记为d，随机观测矩阵为：Φ＝(φ_ij)_M×N，M为预设的观测次数，φ_ij为第i行第j列；

当任意一条传输链路在传输所述加权数据叠加包时发生数据丢包现象时，确定发生数据丢包现象的所述传输链路的链路类型；

基于所述链路类型，获得与所述链路类型相对应的补包传输机制；

基于所述补包传输机制，恢复发生数据丢包现象的所述传输链路中接收节点接收的数据包；

其中，所述当任意一条传输链路在传输所述加权数据叠加包时发生数据丢包现象时，确定发生数据丢包现象的所述传输链路的链路类型，包括：

计算发生数据丢包现象的所述传输链路的接收信号强度指示RSSI均值；

当所述RSSI均值小于第一预设均值时，确定所述链路类型为远距离丢包链路类型；

当所述RSSI均值大于等于所述第一预设均值，且所述RSSI均值小于等于第二预设均值时，确定所述链路类型为灰区丢包链路类型，所述第二预设均值大于所述第一预设均值；

当所述RSSI均值大于所述第二预设均值时，确定所述链路类型为误码丢包链路类型；

所述基于所述链路类型，获得与所述链路类型相对应的补包传输机制，包括：

当所述链路类型为所述远距离丢包链路类型时，获得与所述远距离丢包链路类型对应的时间序列相关性补包机制；

当所述链路类型为所述灰区丢包链路类型时，获得与所述灰区丢包链路类型对应的重传机制和时间序列相关性补包机制；

当所述链路类型为所述误码丢包链路类型时，确定发生数据丢包现象的所述传输链路的丢包类型，当所述丢包类型为块状丢包时，获得与所述块状丢包对应的时间序列相关性补包机制；当所述丢包类型为随机丢包时，获得与所述随机丢包对应的重传机制。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述补包传输机制，恢复发生数据丢包现象的所述传输链路中接收节点接收的数据包，包括：

当所述链路类型为灰区丢包链路类型时，在预设重传次数内基于重传机制恢复发生数据丢包现象的所述传输链路中接收节点接收的数据包；

若在预设重传次数后仍未成功恢复丢失的数据包，则基于时间序列相关性补包机制恢复发生数据丢包现象的所述传输链路中接收节点接收的数据包。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，当所述补包传输机制为所述时间序列相关性补包机制时，所述基于所述补包传输机制，恢复发生数据丢包现象的所述传输链路中接收节点接收的数据包，包括：

在第T轮数据收集的第j次观测发生数据丢包现象的情况下，获取所述接收节点在第T轮数据收集的前预设轮在第j次观测到的数据包，其中T和j为自然数，j大于等于1且j小于等于M，M为每轮数据收集的观测总次数，T表示数据收集的轮数；

根据前预设轮距离T轮数据收集的时间远近，以不同的加权系数对前预设轮在第j次观测到的数据包进行加权处理，得到所述接收节点在第T轮第j次观测的数据包。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当所述链路类型为误码丢包链路类型时，确定发生数据丢包现象的所述传输链路的丢包类型，包括：

基于无线传感网络的初始化阶段的独立随机丢包统计结果，得到丢包间隔为预设间隔的第一相对频率值；

在各个传感器节点采集各自监测区域内的数据过程中，统计发生数据丢包现象的所述传输链路上的收发包情况；

基于所述发生数据丢包现象的所述传输链路上的收发包情况，计算预设滑动窗下丢包间隔为预设间隔的第二相对频率值；

当所述第二相对频率值和所述第一相对频率值的绝对差值小于等于预设差值时，确定所述丢包类型为所述随机丢包；

当所述第二相对频率值和所述第一相对频率值的绝对差值大于所述预设差值时，确定所述丢包类型为所述块状丢包。

5.一种有损链路下压缩感知数据收集装置，其特征在于，所述装置包括：

采集模块，用于通过无线传感网络中的各个传感器节点采集各自监测区域内的数据；

传输模块，用于在各个传感器节点对应的传输链路上传输与所述数据对应的加权数据叠加包，其中，在数据收集过程中的第i次观测，第j个传感器节点传输的所述加权数据叠加包是：即第j个传感器节点的加权数据叠加包是将自身采集的数据与对应的随机系数相乘，并将相乘结果与第j-1个传感器节点的加权数据叠加包相加得到，第1个传感器节点的加权数据叠加包是：φ_i1d₁，N为传输链路中传感器节点的总数，无线传感网络中N个传感器节点的感知数据组成一个N*1的矢量，记为d，随机观测矩阵为：Φ＝(φ_ij)_M×N，M为预设的观测次数，φ_ij为第i行第j列；

确定模块，用于当任意一条传输链路在传输所述加权数据叠加包时发生数据丢包现象时，确定发生数据丢包现象的所述传输链路的链路类型；

获得模块，用于基于所述链路类型，获得与所述链路类型相对应的补包传输机制；

恢复模块，用于基于所述补包传输机制，恢复发生数据丢包现象的所述传输链路中接收节点接收的数据包；

其中，所述确定模块包括：计算子模块、第一类型确定子模块、第二类型确定子模块和第三类型确定子模块；

所述计算子模块，用于计算发生数据丢包现象的所述传输链路的接收信号强度指示RSSI均值；

所述第一类型确定子模块，用于当所述RSSI均值小于第一预设均值时，确定所述链路类型为远距离丢包链路类型；

所述第二类型确定子模块，用于当所述RSSI均值大于等于所述第一预设均值，且所述RSSI均值小于等于第二预设均值时，确定所述链路类型为灰区丢包链路类型，所述第二预设均值大于所述第一预设均值；

所述第三类型确定子模块，用于当所述RSSI均值大于所述第二预设均值时，确定所述链路类型为误码丢包链路类型；

所述获得模块包括：第一获得子模块、第二获得子模块和第三获得子模块；

所述第一获得子模块，用于当所述链路类型为所述远距离丢包链路类型时，获得与所述远距离丢包链路类型对应的时间序列相关性补包机制；

所述第二获得子模块，用于当所述链路类型为所述灰区丢包链路类型时，获得与所述灰区丢包链路类型对应的重传机制和时间序列相关性补包机制；

所述第三获得子模块，用于当所述链路类型为所述误码丢包链路类型时，确定发生数据丢包现象的所述传输链路的丢包类型，当所述丢包类型为块状丢包时，获得与所述块状丢包对应的时间序列相关性补包机制；当所述丢包类型为随机丢包时，获得与所述随机丢包对应的重传机制。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述恢复模块，用于当所述链路类型为灰区丢包链路类型时，在预设重传次数内基于重传机制恢复发生数据丢包现象的所述传输链路中接收节点接收的数据包，若在预设重传次数后仍未成功恢复丢失的数据包，则基于时间序列相关性补包机制恢复发生数据丢包现象的所述传输链路中接收节点接收的数据包。

7.根据权利要求5或6所述的装置，其特征在于，所述恢复模块包括：第一恢复子模块和第二恢复子模块；

所述第一恢复子模块，用于当所述补包传输机制为重传机制时，通过所述加权数据叠加包的重传来恢复丢失的数据包；

所述第二恢复子模块，用于当所述补包传输机制为所述时间序列相关性补包机制时，在第T轮数据收集的第j次观测发生数据丢包现象的情况下，获取所述接收节点在第T轮数据收集的前预设轮在第j次观测到的数据包，根据前预设轮距离T轮数据收集的时间远近，以不同的加权系数对前预设轮在第j次观测到的数据包进行加权处理，得到所述接收节点在第T轮第j次观测的数据包，其中T和j为自然数，j大于等于1且j小于等于M，M为每轮数据收集的观测总次数，T表示数据收集的轮数。

8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第三获得子模块包括：第一计算子模块、统计子模块、第二计算子模块、第一确定子模块、第二确定子模块和第三确定子模块；

所述第一计算子模块，用于基于无线传感网络的初始化阶段的独立随机丢包统计结果，得到丢包间隔为预设间隔的第一相对频率值；

所述统计子模块，用于在各个传感器节点采集各自监测区域内的数据过程中，统计发生数据丢包现象的所述传输链路上的收发包情况；

所述第二计算子模块，用于基于所述发生数据丢包现象的所述传输链路上的收发包情况，计算预设滑动窗下丢包间隔为预设间隔的第二相对频率值；

所述第一确定子模块，用于当所述第二相对频率值和所述第一相对频率值的绝对差值小于等于预设差值时，确定所述丢包类型为所述随机丢包；

所述第二确定子模块，用于当所述第二相对频率值和所述第一相对频率值的绝对差值大于所述预设差值时，确定所述丢包类型为所述块状丢包；

所述第三确定子模块，用于当所述丢包类型为块状丢包时，获得与所述块状丢包对应的时间序列相关性补包机制；当所述丢包类型为随机丢包时，获得与所述随机丢包对应的重传机制。