基于混沌的分布式感知网络

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基于混沌系统的加密算法设计

基于混沌系统的加密算法设计随着现代科技的不断发展，信息安全越来越受到重视。

在数字通信、电子支付等领域，加密技术被广泛应用，以保证数据的安全性和机密性。

其中，基于混沌系统的加密算法备受关注，被认为是一种高效、不可预测、安全性较高的加密方式。

混沌系统是具有高度随机性和复杂性的非线性动力学系统，具有灵敏的初值依赖性和长时间稳定性，因此成为了一个理想的基础结构用于加密算法的设计。

基于混沌系统的加密算法具有随机性强、加解密快速、安全性高等优点，逐渐成为了加密领域的热门研究方向。

基于混沌系统的加密算法设计中，包含了以下几个关键环节：一、混沌产生器的设计混沌产生器是基于混沌系统产生随机数序列的一种方法。

合适的混沌产生器能够提供足够的随机性，保证加密算法的安全性。

常用的混沌产生器有Logistic混沌系统、Henon混沌系统、Chen混沌系统等。

Logistic混沌系统是最为常见的混沌系统之一，通过迭代运算，生成一系列具有随机性的序列。

具体来说，Logistic混沌系统的迭代公式为：x(n+1) = rx(n)(1−x(n))其中，x(n)为第n个时刻的状态变量；r是混沌系统的参数，用于调节系统的非线性程度。

可以通过调节r的大小，得到不同的随机数序列，用于加密算法的生成密钥。

二、加密算法的设计基于混沌系统的加密算法的核心在于使用混沌系统中产生的随机数序列作为秘钥。

一般而言，加密算法包括了加密和解密两个过程。

在加密过程中，首先需要将明文转换为二进制，然后使用混沌系统中产生的随机数序列对明文进行异或运算，得到密文。

异或运算是一种简单、快速的二进制运算，具有一定的保密性。

在解密过程中，同样需要使用混沌系统中产生的随机数序列对密文进行异或运算，还原出原始明文。

三、算法的优化基于混沌系统的加密算法常常需要针对具体实际应用场景进行优化。

其中，最主要的问题是秘钥的安全性和算法的效率。

为了保证秘钥的安全性，混沌系统中产生的随机数序列需要具有足够的随机性。

云原生混沌工程实践及案例

云原生混沌工程实践及案例云原生混沌工程（Chaos Engineering）是一种通过有意识地引入系统级随机性来测试和验证云原生应用的可靠性、鲁棒性和弹性的实践方法。

它可以帮助企业识别潜在的系统故障点并进行强化和修复，以确保系统在面对异常情况时能够正常运行。

下面将介绍一些云原生混沌工程的实践和案例。

1. Netflix的Chaos Monkey：这是混沌工程领域最有名的案例之一、Netflix是一家流媒体服务提供商，其基础设施完全运行在云上。

为了测试其系统的弹性和可靠性，Netflix开发了Chaos Monkey工具。

它会在生产环境中随机关闭一个或多个服务器实例，以模拟真实的系统故障。

通过持续引入故障，Netflix能够更好地了解其平台的弹性，以及如何在发生故障时快速恢复。

2.阿里巴巴的弹性计算混沌实验：阿里巴巴是一家全球领先的云计算服务提供商。

他们推出了一项名为弹性计算混沌实验（ECCE）的云原生混沌工程实践。

这个项目旨在使用自研的混沌工具，在已生产环境中测试、验证和强化阿里云弹性计算产品（如ECS、容器服务等）。

通过随机关闭、隔离或复制节点，以及模拟网络延迟和故障等手段，阿里巴巴能够提前发现可能的系统问题，并改进其产品的弹性和鲁棒性。

3. Google的SRE实践：Google是互联网巨头，其系统处理了大规模的和服务请求。

为了确保其服务的可靠性，Google引入了一种名为Site Reliability Engineering（SRE）的实践方法。

SRE是一种将软件工程和运维运营结合起来的方法，这里也包括了Chaos Engineering。

Google通过引入故障注入和讲故障公演等手段来检验其系统的可靠性和弹性，并根据实验结果进行改进和修复。

以上是一些云原生混沌工程的实践和案例，它们都给予企业了丰富的经验和思路，并帮助他们构建更可靠、鲁棒和弹性的云原生应用。

通过混沌工程实践，企业能够更好地了解其系统的弱点，并及时修复和改进，以提供更好的服务和用户体验。

混沌工程的应用研究与探索

科技管理TECHNOLOGY互联网金融时代下，金融产品和服务模式不断创新，交易量大幅攀升。

面对互联网金融的全新发展态势，传统的单体IT架构暴露出很多不适应的地方，为此业界广泛应用云计算、分布式等新技术，构建分布式架构和运维体系，以支撑互联网金融业务的快速发展。

这些新技术的应用使得基础设施复杂性日益增加，不可预见的用户行为和事件交织在一起，对系统、应用架构的可靠性提出了更高要求。

为解决分布式系统的不确定性，确保生产运行稳定，混沌工程应运而生。

根据Chaos Engineering一书中的定义：混沌工程是在分布式系统上进行实验的学科, 目的是建立系统抵御生产环境中湍流条件的能力。

通常来说，混沌工程指对分布式系统中的服务器随机注入不同类型的故障，以发现并修复系统中的潜在问题，从而提升整个分布式系统的高可用能力。

一、业界混沌工程发展现状互联网头部企业因其庞大的系统规模和复杂的业务模式，对系统可用性的要求相对较高，因此互联网头部企业较早践行了混沌工程理念，并推出了混沌工程领域的相关产品。

Netflix公司作为混沌工程鼻祖，早在2008年便开始在其云上数据中心开展了一系列系统弹性测试，后来这种通过随机对系统进行故障注入以验证系统弹性的实践被称为“混沌工程”。

2012年Netflix公司发布了首个混沌工程故障注入框架Chaos Monkey，2017年由Netflix前混沌工程师撰写的Chaos Engineering一书在网上发表，该书阐述了混沌工程的指导思想和实施原则。

目前Netflix公司最新的混沌工程产品是ChaosToolkit,该工具通过JSON/YAML格式为混沌实验定义了一套Open API。

任何商业、私有和开源混沌工程产品只要遵循这套Open API规范，都可以与之集成。

混沌工程发展历程如图1所示。

从国内发展情况看，少数大型互联网公司如阿里巴巴、京东、字节跳动，均在混沌工程领域付诸了较多实践。

基于混沌理论检测微弱信号研究综述

（下转第47页）基于混沌理论检测微弱信号研究综述广东理工学院曾丽萍传统信号检测方法的最低检测信噪比有限，而Duffing 振子由于具有对微弱周期信号敏感而对白噪声免疫的特性，在极低信噪比微弱信号的检测中得到了广泛的应用。

本文对基于Dufﬁng 振子检测微弱信号在三个方面的研究进展进行了概述，即改进或提出混沌检测模型、混沌检测方法的实际应用、混沌检测方法与其他方法的结合。

本文还指出今后混沌微弱信号检测的发展方向。

1 引言微弱信号检测技术是指应用各种电子学、数学物理等检测方法检测出淹没在强噪声环境中有用的微弱信号，广泛应用于医学、通信、生命科学、电磁学等领域。

目前，传统的微弱信号检测方法主要分为以下几种：电子学检测方法、相关检测方法、高阶统计量法、自适应噪声抵消法等。

传统微弱信号检测方法大多是基于噪声抑制的角度，即通过分析噪声的规律以及信号的特点，利用噪声和信号的不同提取出微弱待测信号，所能检测的最低信噪比有限。

在微弱信号检测领域，基于混沌理论检测微弱信号的方法在近几年引起了广泛关注。

与传统的弱信号检测方法不同，混沌振子不直接抑制噪声，而是直接针对微弱的目标信号进行提取，并且基于模型的混沌运动特性直接求解出期望信号的频率、幅值和相位信息，有利于提取复杂干扰环境下的微弱周期信号。

2 混沌振子检测原理基于混沌系统检测微弱信号主要采用Dufﬁng振子，其数学模型为：其中k 是阻尼比；是非线性恢复力；是内置驱动信号。

当内置驱动信号幅值γ从零逐渐增加时，系统将历经同宿轨道、倍周期分叉、混沌、周期等运动状态。

使系统处于混沌状态，当γ增加到某一临界值γd 时，γ的微小增量都将使系统迅速进入大尺度周期状态，γd 即为系统从混沌状态到周期状态的相变临界幅值，也称为系统固有分叉值。

Dufﬁng 系统具有对微弱周期信号敏感而对高斯白噪声免疫的特性，基于这一特性可以利用Dufﬁng 振子检测微弱周期信号。

3 混沌检测方法研究概况混沌检测方法是基于混沌系统对微弱周期信号敏感而对白噪声免疫的特性，即微弱周期信号会使系统状态发生改变，而白噪声不会使系统发生相变。

基于混沌的水下传感器网络分组加密算法

ｔｅｎｓｒ．Ｔｈｅｒｏｕｎｄｋｅｙｓａｒｅｇｅｎｅｒａｔｅｄｂｙｌｏｇｉｓｔｉｃｍａｐｐｉｎｇ．Ｂｙａｎａｌｙｓｉｓ，ｏｕｒｌｇａｏｒｉｔｈｍｃａｎｍｅｅｔｓｅｃｕｉｔｒｙｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ，ａｎｄｃａｎｒｅ —
ｅｉｃｆｉｅｎｃｙａｎｄｃａｎｂｅａｐｐｌｉｅｄｔｏＵＷＳＮ．
ｓｉｓｔａｄｖｅｒｓａｒｉａｌａｔｔａｃｋｓ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔ，ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈＤＥＳａｎｄＡＥＳａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ｏｕｒａｌｇｏｉｒｔｈｍｈａｓｈｉｇｈｅｒｅｎｅｒｇｙ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒａｃｏｕｓｔｉｃｃｈａｎｎｅｌｉｓｏｐｅｎ，ａｎｄｕｎｄｅｗａｒｔｅｒｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓａｒｅｍｏｒｅｖｕｌｎｅｒａｂｌｅｔｏｂｅａｔｔａｃｋｅｄａｎｄｔｈｒｅａｔ — ｅｎｅｄ．ＴｏｓｏｌｖｅｔｈｅｓｅｃｕｉｒｔｙｐｒｏｂｌｅｍｏｆＵＷＳＮ，ｗｅｐｒｅｓｅｎｔａｂｌｏｃｋｅｎｃｙｐｒｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄＯＦｔｃｈａｏｔｉｃｔｈｅｏｒｙ．Ｉｔａｄｏｐｔｓ１６一ｒｏｕｎｄｉｔｅｒａｔｉｏｎＦｅｉｓｔｅｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅｔｏｅｎｃｙｐｒｔａｎｄｄｅｃｒｙｐｔｂｌｏｃｋ．Ｔｈｅｒｏｕｎｄｆｕｎｃｔｉｏｎｉｓｃｏｎｓｔｕｃｒｔｅｄｂｙｄｉｓｃｒｅｔｅｃｏｕｐｌｅｄｃｈａｏｔｉｃｓｙｓ —

混沌优化算法及其在组合优化问题中的应用

混沌优化算法及其在组合优化问题中的应用混沌优化算法是一种基于复杂非线性系统的自适应优化方法，它使用混沌动力学来模拟复杂系统的行为，以解决复杂优化问题。

混沌优化算法具有自我组织、分布式、可扩展和高效性等特点，在复杂优化问题中得到广泛应用。

混沌优化算法是根据混沌理论的原理开发出的一种新型的进化计算算法，它将混沌理论中的多种元素如混沌映射、混沌动力学、时变环境、信息传输等应用于优化问题的求解中。

它具有自适应性强、非线性、分布式、可扩展など特点，能够同时处理多个变量和多个约束。

混沌优化算法在组合优化问题中得到了广泛应用，其优势在于它可以找到给定问题的最优解，而不受约束条件的影响。

组合优化是一种复杂的优化问题，因为它涉及到许多变量的搜索，其中一些变量之间存在着相互关系，因此需要有一种特殊的优化方法来处理这种情况。

混沌优化算法正是针对这种非线性、非凸、非可微、非稳定的组合优化问题而设计的。

混沌优化算法是一种自适应优化技术，它能够在给定的变量空间中快速搜索出最优解。

它主要利用混沌系统动力学的结构特性，建立一种模拟现实环境的模型，然后将该模型用于优化问题的求解。

在混沌优化算法的运行过程中，通过迭代计算，不断改变变量的值，最终找到最优解。

混沌优化算法能够有效处理多变量、非凸的优化问题，而且具有自适应特性、可扩展性、可并行性等优点，因此在组合优化问题中得到了广泛应用。

例如，它可以用于求解资源分配、交通流量模拟、工程优化等组合优化问题。

混沌优化算法作为一种新兴的优化算法，是一种有效的复杂优化算法，可以用于处理复杂的组合优化问题，具有自适应性、可并行性、可扩展性等特点，因此被广泛应用于工程优化、资源分配、交通流量模拟等复杂的组合优化问题。

鸿蒙操作系统的起源

鸿蒙操作系统的起源一个好的名字与寓意往往预示着一件事情的起点、发展与未来都将很美好。

中华优秀传统文化源远流长、博大精深，中国人无论是对新生儿还是对新生事物的命名都是非常讲究的。

华为从中华优秀传统文化中汲取精华，其很多产品的名称就来源于中国古代的神话故事，鸿蒙操作系统中的“鸿蒙”一词，也源于中国古老的传说。

据考证，鸿蒙一词在《山海经》《庄子·在宥》《西游记》等中国古代书籍中出现过，《现代汉语词典》（第7版）中对“鸿蒙”的解释是“古人认为天地开辟之前是一团混沌的元气，这种自然的元气叫作鸿蒙”。

“天地开辟”“混沌”的含义则正好和操作系统的特性，特别是鸿蒙操作系统连接、总控、赋能智慧物联网世界各项设备与应用软件，面向未来、面向全场景的分布式特性相吻合。

“鸿蒙”这个名字预示着一个全新的基于鸿蒙操作系统的万物互联智慧新世界到来。

2019年，华为让通信、PC互联网、移动互联网与物联网行业内人士等最关注的事件之一就是发布操作系统“鸿蒙”，其英文名称为HarmonyOS。

由于操作系统开发和基于操作系统生态建设的难度大，鸿蒙操作系统前期只是在电视智慧屏上使用，并没有完全体现和其他操作系统的差异性、特色优势等，所以业内的观望者居多。

但是在2020年的华为开发者大会上，HarmonyOS 2.0版本的发布让人眼前一亮，特别是开源的路径图、生态建设的各项计划、HUAWEI DevEco Studio面向华为终端全场景多设备的一站式分布式应用开发平台与HUAWEI DevEco Device Tool HarmonyOS智能设备一站式集成开发环境的发布等，让对鸿蒙操作系统充满期待的关注者们兴奋不已，让2019年的观望者逐渐转为期望者与参与者。

新生事物，特别是巨大美好变革的体系，其形成和发展是需要一个过程的。

新生事物的形成与发展在整个社会中往往会经历从质疑、观望、期望到先知先觉、疯狂追随与普惠的阶段。

由于认知、现有体系的依赖等各方面的原因，很多人对创新与未来的趋势是没有感知能力的或者是抗拒的，而在这个发展的过程中，对于先知先觉者们往往也是巨大挑战与无限机会并存的。

《2024年基于时空混沌的密码学算法研究》范文

《基于时空混沌的密码学算法研究》篇一一、引言密码学作为信息安全领域的重要组成部分，一直以来都是学术界和工业界研究的热点。

近年来，随着网络技术的发展和应用的广泛普及，密码学面临着越来越多的挑战和需求。

传统的密码学算法在应对复杂多变的安全威胁时，其局限性逐渐显现。

因此，研究新的密码学算法，特别是基于复杂动态系统的密码学算法，具有重要的理论意义和应用价值。

本文将重点研究基于时空混沌的密码学算法，探讨其原理、性质及在密码学中的应用。

二、时空混沌理论概述时空混沌理论是一种描述动态系统中复杂行为的数学理论。

在密码学领域，时空混沌理论被广泛应用于设计新型的加密算法。

时空混沌系统具有高度的复杂性和随机性，能够为密码学提供强大的安全保障。

该系统通过非线性动力学方程描述空间和时间上的变化，产生复杂的混沌行为。

在密码学算法中，可以利用这种复杂性来增强算法的安全性。

三、基于时空混沌的密码学算法原理基于时空混沌的密码学算法利用时空混沌系统的复杂性和随机性，通过特定的映射关系和加密策略，将明文转化为密文。

该类算法通常包括混沌映射、密钥生成、加密和解密等步骤。

其中，混沌映射是算法的核心部分，通过非线性动力学方程描述时空混沌系统的行为。

密钥生成则是根据混沌映射产生的序列生成加密密钥。

在加密过程中，明文经过密钥的映射和变换，转化为密文；在解密过程中，密文通过反向的映射和变换，还原为明文。

四、基于时空混沌的密码学算法性质基于时空混沌的密码学算法具有以下性质：1. 高度复杂性：算法利用时空混沌系统的复杂性，使得加密过程具有高度的复杂性，难以被破解。

2. 随机性：算法中的混沌映射产生的序列具有随机性，保证了密钥的空间复杂性和难以预测性。

3. 抗攻击性：由于算法的高度复杂性和随机性，使得攻击者难以通过暴力破解或数学分析等方式获取明文信息。

4. 灵活性：算法可以根据具体的应用场景和需求进行定制和优化，具有较强的灵活性。

五、基于时空混沌的密码学算法应用基于时空混沌的密码学算法在信息安全领域具有广泛的应用。

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基于混沌的分布式感知网络压缩感知理论是通过测量矩阵对信号同时进行采样压缩的一种新理论，其优势在于以远低于奈奎斯特的采样率对信号进行采样再通过重构算法精确重构出原始信号。

压缩感知中测量矩阵是信号测量与重构的关键，因此压缩感知的核心部分之一就是测量矩阵的构建。

无线传感器网络中传感器节点由电池供电，因此其能量非常有限且难以更换，传感器节点密集分布，相邻节点冗余性较强从而使得节点在传输过程中影响网络的存活时间。

压缩感知理论对数据的采样压缩方法及其优势正符合无线传感器网络的应用要求。

本文基于对压缩感知理论中测量矩阵进行了大量研究，提出了两种基于混沌序列的测量矩阵构造算法。

同时考虑多个节点的相关性将分布式压缩感知理论与WSN相结合进行研究，提出了基于混沌的分布式传感网络，主要工作创新研究成果如下：（1）针对混沌系统以间隔采样序列构造压缩感知测量矩阵而造成的计算和存储资源的浪费，本文提出了一种基于切比雪夫扩频序列构造测量矩阵的算法。

提出了通过符号函数将切比雪夫混沌系统产生的混沌序列映射为其扩频序列，并证明了其扩频序列服从贝努利分布特性，进一步提出由其扩频序列构造压缩感知测量矩阵的方法。

实验仿真表明，该测量矩阵与随机矩阵、混沌矩阵相比具有同样的重构性能，对于红外图像的重构，本方法具有更好的重构性能。

（2）测量矩阵的构造算法是压缩感知中关键技术研究之一。

为了提高由单一混沌序列构造的测量矩阵对信号的重构能力问题，从扩大混沌序列周期性和改善其随机性两方面对混沌序列进行改进，提出了一种基于串联混沌序列构造测量矩阵的方法。

该方法将三个一维混沌序列串联生成一个混沌序列，改善了单一混沌序列的随机性，并扩大了序列的非周期性。

实验仿真结果表明，该方法与单一混沌序列构造的测量矩阵以及与其他测量矩阵相比，提高了对信号的重构能力，并且更适用于长信号。

（3）基于混沌技术与压缩感知理论在无线传感器网络中提出了一种基于混沌压缩感知的分布式数据收集方案。

在整个无线传感器网络中通过混沌压缩感知技术进行采集与获取节点的感知数据，该方案首先通过混沌测量矩阵控制节点的工作状态以及对感知数据进行采集，其次节点感知矩阵在混沌休眠矩阵的控制下选择路由途经进行节点间的数据传输，最后在汇聚节点通过SOMP 算法联合重构出所有节点感知信号。

仿真结果表明该方案能有效的节省网络的能量消耗，延长网络生存时间。

关键词：压缩感知无线传感器网络测量矩阵混沌系统第一章绪论1.1 课题研究背景1.1.1 无线传感器网络概述科技的进步，让人们更加追求高效地信息获取技术，从而使得传感器网络技术发展迅猛。

无线传感器网络（Wireless sensor network，WSN）是始于19世纪70年代的一种新型的传感网络。

该网络技术综合了传感器、通信和信息处理三大技术等，形成了一种新型的信息获取和处理技术[1,2]。

传感器网络经历了以下几个阶段[3]。

第一阶段的传感器网络实行的是点对点通信，节点间进行单向返回通信方式。

该阶段只能用有线的方式传送一些简单的模拟信号，且节点间布线相当复杂而抗干扰能力也很差。

第二阶段较第一阶段有了一定的改进。

这一时期的传感器网络改用了数字化传输从而可以获得多种信息。

第三阶段比第二阶段又有了新的变化。

这一时期的传感器网络呈现了一种基于现场总线的智能化网络，测控网络使用许多的多功能传感器通过网关和路由器来实现无线技术与互联网的通信。

第四阶段添加了传感器对节点的数据处理能力，传感器节点不仅采集感知区域的数据而且可以对感知数据进行实时处理，节点间互相通信将感知信息传输到基站，从而降低了网络的运算量与通信量。

这个时期的传感器网络是现今研究的热点，特点是大型分布的分布式智能化的无线传感网络。

WSN可以实时监测观测区域的感知信息，如环境的温度与湿度、压力和噪声等。

因此WSN在环境监测、医疗卫生、交通管理等领域内的发展前景很大。

但在无线传感器网络中，从信号的传感与采样、数据的计算到多跳点的网络传输，无不受制于计算资源、能耗、安全性，而对无线传感器网络的应用往往提出长时间工作、无人值守、自主生存、外形尺寸、部署方式的诸多要求。

由于受到这些因素的限制，将会极大地影响WSN的应用效果以及适用场景。

因此在有限的资源下如何做到能量最优化是一个棘手的问题[4]。

无线传感器网络由许多的传感器节点构成，且传感器节点被随机的安置在某一指定范围内，但这些传感器节点通常无人控制和监督。

在监测范围内传感节点可快速部署好网络从而采集感知信息数据，又以多跳的方式将采集的数据传送给观测者[5]。

图1.1显示了传感器网络的典型结构，WSN中传感器节点自发采集对象区域的感知数据并以多跳的方式以及相关路由协议将数据传送到汇聚节点（sink节点），汇聚节点再将数传送给互联网Internet并通过互联网再转发给用户[6]。

图1.1 传感器网络结构图无线传感器网络中观测区域主要由大量的传感器节点组成，这些节点的体积较小且能耗较低但具备通信与计算能力。

目前市场上传感器种类繁多，如：光电传感器、光纤传感器、激光传感器等。

典型的传感器大致包含了四大模块：传感器模块、无线通信模块、处理器模块以及电池模块等[7]。

其构架框图如图1.2所示。

图1.2 传感器节点结构图传感器模块包括传感器与模数转换器（ADC），该部分需要完成对观测范围内的感知对象进行采集并将感知到的信息进行模数转换；处理器模块包括存储器和处理器，这一模块是对接收到的数据进行存储和处理，同时掌控其他点；无线通信模块包括MAC以及收发装置等，主要承担节点间的无线通信，即信息的接收和交换；供电模块为传感器节点提供能量，采用的电池体积较小且能量非常有限。

1.1.2 无线传感器网络中的数据压缩技术无线传感器网络应用广泛且大量用于大型的应用场景，如海洋温度的环境监测、煤矿的安全监测以及水产养殖环境监测等。

这些应用场景采集的数据信息量都非常大，因此对信号的采集速率要求非常高，同时还需要极快的系统处理速度。

传统的信息采样是利用奈奎斯特采样定理以不小于两倍带宽的采样率对信号进行采样，这种采样方式牺牲了大量不重要的数据来降低存储和传输成本，但这种采样对采样资源是一种极大的浪费。

传统的信号处理过程大致有四个部分：采样、压缩、传输（存储）解压。

整个信号处理过程会造成很多的冗余操作、存储空间的浪费、增加了运算复杂度而降低了效率。

WSN中的节点分布广泛且非常的密集，各个节点间的数据就会存在较大的冗余，整个传感器网络需要处理和传输海量的数据信息。

传感器节点能量有限且不易替换，在频繁的数据传输和处理下节点能耗很快消失殆尽，将会缩短整个网络的生存时间。

WSN的发展离不开高效的数据采集技术，因此数据压缩方法极其重要。

压缩感知技术低采样率的方式对信号进行采集的同时对信号进行压缩，并且在一定的重构算法下可以精确的重构出原始信号，因此把压缩感知技术放在无线传感器网络中使用已成为当今的热点研究，压缩感知技术在森中的应用主要有数据融合[8-10]、数据采集与信号获取[8-13]、数据恢复与信号重构[14-15]以及数据传输和路由[16-17]等。

由于传感器网络节点的空间与时间的相关性，分布式压缩感知更有效的降低了采样速率并达到统一的重构效果[18-22]。

1.2论文主要工作本文的主要工作包括以下几个方面：（1）介绍了无线传感网络的发展、应用背景、混沌序列特性、压缩感知理论以及分布式压缩感知理论等知识，为本文提出的算法奠定基础。

同时分析了压缩感知技术的混沌测量矩阵的构造条件，并针对常用的测量矩阵以及混沌测量矩阵进行了实验仿真与对比，最后构造了混沌的分布式感知网络。

（2）在充分了解混沌序列特性和压缩感知理论的基础上，本文根据压缩感知测量矩阵所需的随机性要求，依据混沌序列随机性与确定性相统一的特性，对混沌序列特性进行研究使之可构造出满足压缩感知测量矩阵要满足的RIP性质这一条件，同时对混沌序列构造出的测量矩阵进行仿真验证其作为压缩感知中的测量矩阵的有效性与可行性。

（3）为了提高由单一混沌序列构造的测量矩阵对信号的重构能力问题，从扩大混沌序列周期性和改善其随机性两方面对混沌序列进行改进，提出了一种基于级联混沌序列构造测量矩阵的方法。

该方法将多个一维混沌序列串联生成一个混沌序列，改善了单一混沌序列的随机性，并扩大了序列的非周期性。

实验仿真结果表明，该方法与单一混沌序列构造的测量矩阵以及与其他测量矩阵相比，提高了对信号的重构能力。

（4）将混沌压缩感知理论应用在WSN 中，对每一个节点设计一个混沌测量矩阵，测量矩阵的数值由0和1组成。

测量矩阵里的0值元素对应于该时刻节点不进行采样而休眠。

采用混沌测量矩阵休眠方案，有效降低信息的冗余度，使在获取整个网络信息时所需要的信号观测值最小化，从而实现整个网络数据传输的最优化，降低传输所需的能量。

1.3论文章节安排本文结构安排如下：第一章主要介绍了本文的研究背景，无线传感器网络的概述及其压缩技术。

另外简述了一下本文的主要工作和后续文章的结构安排。

第二章介绍压缩感知理论以及分布式压缩感知理论方面的相关知识。

首先简要的介绍了压缩感知理论；其次就压缩感知理论的三个研究部分进行了详细阐述；最后对于分布式压缩感知（DCS）的三种模型进行了分析，为后面章节展开打下理论基础。

第三章提出了基于切比雪夫扩频序列的测量矩阵构造算法。

首先给出了构造测量矩阵的算法思想和具体步骤，其次对构造出的测量矩阵满足压缩感知测量矩阵的RIP性质进行了证明，最后通过实验仿真对比了本算法的混沌测量矩阵与随机矩阵以及已有的混沌矩阵的性能，证明了该算法的可行性与有效性。

第四章在单一混沌序列研究的基础上，提出了一种基于串联混沌序列构造测量矩阵的方法。

首先给出了串联混沌系统的定义并对串联混沌序列的特性进行研究；其次给出了基于串联混沌系统构造出测量矩阵的算法及其构造测量矩阵的步骤；再次根据构造测量矩阵的方式证明了其满足压缩感知测量矩阵所要求的RIP性质；最后通过仿真表明，证明了该测量矩阵的有效性与可行性，通过仿真实验还呈现出该测量矩阵的重构性能优于随机矩阵与单一混沌测量矩阵。

第五章在前面的研究基础上设计一种基于混沌分布式压缩感知的WSN休眠策略，用观测矩阵控制网络节点的休眠比例，同时通过各个节点的测量矩阵对应列构造出节点休眠矩阵，使得节点路由的选择呈现出混沌性，加强了节点的保密性与安全性，最后通过SOMP算法联合重构原始信号。

第六章总结本文的研究工作，并对该领域在未来的研究及应用做出展望。

第二章压缩感知理论简述2.1引言传统的信号采样包括对信号的采样、变换或压缩编码以及解压缩或反变换出原始信号，奈奎斯特采样定理要求其采样频率至少是信号带宽的2倍。

压缩感知理论以远低于奈奎斯特采样率对信号进行采样，采样的同时完成对信号的压缩编码，最后通过重构算法重构原始信号，其采样过程如图2.1所示。