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摘要：传统的无线传感器网络对目标区域进行感知监测，然而由于网络中传感器节点数量巨大，每次信息采集处理过程需要传输大量的数据，节点的能量有限且不能得到补充，巨大的能源损耗对网络的生存期限提出了巨大挑战，故而在无线传感器网络中，数据处理技术显得尤为关键，在压缩感知理论的指导下，无线传感器网络中的节点只需要采集并传输部分信息，就可以在接收端精确地重构出完整信息，显著地减少了节点能源损耗，延长了网络寿命。本文对压缩感知在无线传感器网络中的应用专利进行统计分析，以期了解该技术在的专利申请情况和技术发展脉络。
关键词：压缩感知WSN稀疏性信号重构
引言:
在无线传感器网络（WSN）传统的数据处理过程中，节点采用多跳的方式将感知到的信息发送给汇聚节点，汇聚节点将接收到的信息经过通信网络传输给数据中心进行交互，然而，无线传感器网络由成千上万的传感器节点组成，每次信息采集处理过程需要传输大量的数据，由于节点的能量有限并且不能得到补充，因此巨大的能源损耗对网络的寿命提出了巨大的挑战，并且距离汇聚节点越短的节点消耗更多的能量，从而影响网络的工作性能。所以，急需研究一种合适的数据处理机制应用于无线传感器网络中。
在压缩感知理论的指导下，无线传感器网络中的节点只需要采集并传输部分信息，就可以在接收端精确地重构出完整信息，显著地减少了节点能源损耗，延伸了网络生存期限。同时，每个传感器节点仅仅需要传输接收到的数据与本地采集到的数据的加权和，因此每一个节点的能量消耗相同，从而实现了整个网络的负载平衡，提高了网络性能。
1、专利申请数据分析
在对压缩感知在无线传感器网络中的应用的相关专利进行研究分析之前，首先要获得较为全面、准确的专利文献，笔者通过压缩感知、压缩采样、压缩传感、压缩感测、稀疏采样、、WSN、传感器网络、自组织网络、mesh网络、动态路由、adhoc及其英文表示作为关键词进行检索，获取初步检索结果后将明显噪声清理，采用不同的检索方式并结合使用截词、临近、同在、频率等算符确保检索的全面性以及准确性，并借助incopat的统计命令对该领域的专利申请数据进行统计分析。
1.1历年专利申请量分析
图1历年专利申请量分析
从图1可看出，压缩感知技术在无线传感器网络中的应用，从1999年开始发展到今天，申请量有了巨大的变化，1999年至2003年，该技术刚刚起步，而随着2004年莱斯大学的Candes等人对压缩感知技术进一步系统的整理提出，申请量开始稳步增长，2010年以后，随着压缩感知在信号处理领域的理论日趋成熟，压缩感知这一技术逐渐投入实际应用，各高校企业对压缩感知理论的研究进一步加深，使得从2010年至今，该领域的专利申请保持快速增长态势，
1.2分类统计
图3主要申请人分布
图3为压缩感知技术在无线传感器网络中的应用这一领域的国际申请排名情况，可以看出，在国内外申请中，Silverbrook、高通、DMRC、IBM、西门子等公司占有很大一部分比例，而由于该领域在国内起步较晚，并且目前多倾向理论研究，故在国内多以高校申请为主。
2.技术分支及其发展路线
根据对压缩感知在无线传感器网络中的应用专利申请文献的解读，确定了该技术主要的技术分支为：基于压缩感知的WSN多目标定位，基于压缩感知的WSN目标跟踪，WSN网络数据的快速采集，WSN中的分布式压缩感知，基于压缩感知的WSN路由算法。
基于压缩感知的WSN多目标定位：定位是WSN的支撑技术，WSN采集的信息中包含位置信息才能和物理世界对应，具有实际意义，若要实现动态目标实时定位，必须频繁地感知和处理大量信息，这对信号采样速率和数据处理速度提出了较高要求，压缩感知技术的出现为解决上述问题提供了新思路，华为公司就此给出了有效的技术方案。
基于压缩感知的WSN目标跟踪：随着3G和物联网技术的迅速普及，传感器网络的目标跟踪成为研究热点，目前大多采用多个目标特征以改善目标跟踪算法的性能，然而，同时采用过多特征却会导致计算复杂度急剧升高，以压缩感知理论为代表的新一代信息技术将在传感器网络信息处理中发挥重要的作用，苏州经贸职业技术学院、广东技术师范学校等进行了相关研究。
基于压缩感知的WSN路由算法：WSN中的路由协议是网络层协议，是WSN中的核心技术之一，将压缩感知技术应用于随机路由，能够较好的重构出原始信号，并且能够有效地节省路由能量消耗，对此，南京邮电大学均提供了有效解决方案。
3.结语
压缩感知理论的发展已渐趋成熟，当前各界学者为对其实现进一步突破，其着手点均在于解决三个问题：如何为信号寻找一个更加稀疏的变换域；如何设计更为简单的满足约束等距条件的观测矩阵；如何优化重构算法。而与压缩感知相关的专利则多为将这三个理论问题置于实际场景之中予以解决。该技术综述为继续研究压缩感知相关的理论提供了一定的参考和借鉴。
参考文献：
1、华为技术有限公司，定位目标的方法和装置，CN103513226A，2014.01.15
2、苏州经贸职业技术学院，基于视频传感器网络的自适应目标压缩感知融合跟踪方法，CN103903242A，2014.07.02
3、广东技术师范学校，一种节能型物联网目标跟踪方法，CN107292553A，2017.10.24
4、上海交通大学，无线传感器网络环境监测中基于压缩传感的数据收集方法，CN102843757A，2012.12.26
5、南京大学，无线传感器网络中基于动态分簇的分布式压缩感知方法，CN101841932A，2010.5.10
6、南京邮电大学，一种基于DCS的无线传感网节能路由策略，CN104244358A，2014.12.24