下载文档原格式
压缩感知在无线传感器网络中的应用研究压缩感知是一种通过采样数据的低维度嵌入方式来减少数据量的方法。
在无线传感器网络中，由于传感器节点的资源有限，例如能源、存储和计算能力等，数据传输是非常耗费资源的。
压缩感知技术被广泛应用于无线传感器网络中，以降低数据传输的开销，并延长网络的寿命。
无线传感器网络是一种由数百个甚至数千个分布在广大区域内的微小传感器节点组成的分布式系统，这些传感器节点通过无线通信相互连接。
每个传感器节点都有感知环境和执行计算任务的能力，并能与周围的节点进行通信。
在传感器网络中，节点通过采集传感器数据，并通过网络将这些数据传输到基站或其他节点进行处理。
由于传感器网络中节点数量多、网络负载高、节点资源有限等问题，传感器数据的高传输开销和高存储开销一直是一个挑战。
压缩感知技术的应用可以有效地解决这些问题。
压缩感知技术允许节点在本地对感知到的数据进行压缩和处理，从而减少数据传输的开销。
在压缩感知中，传感器节点只需采集一小部分感知数据，然后通过线性或非线性投影将其嵌入到低维度的空间中。
在接收端，接收节点通过解码压缩数据，恢复原始的感知数据。
压缩感知技术可以极大地减少数据传输的开销，并提高传感器网络的能源效率和存储效率。
压缩感知技术在无线传感器网络中的应用研究还有很多挑战和问题需要解决。
如何设计高效的压缩编码算法是一个重要的问题。
传感器数据的压缩编码算法直接影响到数据的压缩比和解压缩的复杂度。
如何在压缩感知中提高数据的重构质量是一个重要的研究方向。
传感器数据被压缩后，通过解码和恢复原始数据会引入一定的失真。
如何在保证压缩比的情况下减小数据的失真是一个需要解决的问题。
如何在压缩感知中保证数据的安全性和隐私性也是一个重要的研究课题。
压缩感知技术在无线传感器网络中具有广泛的应用前景。
通过压缩感知技术，可以减少数据传输的开销、提高网络的能源效率和存储效率，并实现分布式数据处理和目标跟踪等功能。
压缩感知技术在无线传感器网络中的应用仍面临诸多挑战和问题，需要进一步研究和改进。
![一种应用于无线传感器网络的深度压缩感知图像重构方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s1/m/6ca4e92f5fbfc77da369b137.png)
专利名称：一种应用于无线传感器网络的深度压缩感知图像重构方法
专利类型：发明专利
发明人：孙桂玲,郑博文,任向南,李雨冉
申请号：CN202010533495.X
申请日：20200616
公开号：CN111681156A
公开日：
20200918
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：一种应用于无线传感器网络的深度压缩感知图像重构方法。
本发明属于信号处理技术领域，具体涉及一种应用于无线传感器网络的农作物图像重构方法。
本发明深入发掘农业物联网中农作物图像相似性，提出了一种基于生成模型的深度压缩感知农作物图像重构方法。
该方法同时利用了农作物图像的稀疏性与低秩性，以及实际应用中图像的单一性，结合深度卷积生成对抗模型，利用随机梯度下降法对无线传感器网络中图像的重构问题进行求解。
深度压缩感知模型与传统方法相比，可以更有效地构建出图像的低维表示。
实验结果表明，本发明提出的深度压缩感知图像重构方法与现有方法相比，可以有效提升无线传感器网络中农作物图像的重构效果。
申请人：南开大学
地址：300071 天津市南开区卫津路94号
国籍：CN
更多信息请下载全文后查看。
压缩感知在无线传感器网络中的应用技术综述摘要：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。
无线传感器网络中的压缩感知算法研究与应用指南无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）已经成为了各类应用场景中的重要组成部分，如环境监测、智能交通系统、医疗健康等。
随着传感器节点数量的增加和数据传输量的增大，传感器网络中的数据压缩成为了一项重要的研究领域。
本文将介绍无线传感器网络中的压缩感知算法，并提供相应的应用指南。
一、压缩感知算法简介压缩感知算法是一种通过对信号进行稀疏表示，从而实现在保持一定的数据质量的同时，减少传感器节点之间的通信开销的方法。
通过对信号进行压缩表达，可以在从传感器节点中收集到的原始数据中快速提取出有用的信息，从而降低能源消耗和通信带宽的需求。
传感器节点通常通过采集信号的采样数据来获得信息，并将这些数据传输到网关节点或中心服务器进行处理和分析。
然而，由于传感器节点数量庞大且资源有限，直接传输原始数据往往会导致信号交叉和冗余，造成能耗过大、网络拥塞等问题。
因此，压缩感知算法的引入可以有效地解决这些问题。
二、常用的压缩感知算法1. 稀疏表示算法稀疏表示算法是压缩感知算法中最常用的方法之一。
该算法基于信号在某个稀疏基上的线性表示，利用稀疏性的特点将信号压缩到较低维度的空间中，从而实现数据压缩的目的。
常见的稀疏表示算法包括基于最小二乘法的OMP（Orthogonal Matching Pursuit）、BP（Basis Pursuit）等。
2. 矩阵分解算法矩阵分解算法是另一种常用的压缩感知算法。
该算法通过对信号进行矩阵分解，将信号分解成低秩的近似表示，从而实现数据的压缩。
通过引入矩阵分解，可以在一定程度上减少数据的冗余，提高压缩效率。
常见的矩阵分解算法包括主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）等。
3. 信息论算法信息论算法是基于信息论原理设计的一种压缩感知算法。
该算法以信源熵为理论基础，通过降低信源熵来实现数据的压缩。
信息论算法可以充分利用信号的冗余性和统计特性，实现对信号的高效压缩。
无线传感器网络中的数据压缩与重构技术研究随着无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）的快速发展与广泛应用，传感器节点所产生的海量数据成为了一个巨大的挑战。
数据压缩与重构技术因此成为了解决数据传输和存储问题的重要手段。
本文将重点探讨无线传感器网络中的数据压缩与重构技术的研究现状和发展趋势。
无线传感器网络是由大量分布在需监测区域内的无线传感器节点组成的自组织网络。
每个传感器节点通过收集和处理环境中的信息，并将处理结果通过无线通信传输给基站，以实现环境监测、目标跟踪和事件报警等功能。
然而，由于传感器节点数量众多、数据产生频繁，导致了无线传感器网络中的数据传输和存储量巨大，这严重影响了传感器网络的能源消耗和寿命。
数据压缩技术在无线传感器网络中起着重要的作用。
它通过从数据中提取冗余性和对传感器数据进行编码来减少数据传输所需的带宽和能量消耗。
常见的数据压缩技术包括基于采样的压缩方法、基于信号处理的压缩方法和基于数据挖掘的压缩方法。
基于采样的压缩方法主要通过采样频率的降低来减少数据量。
该方法对于环境中变化较慢的数据适用，如温度、湿度等。
基于信号处理的压缩方法则通过对传感器数据进行变换、滤波、降维等信号处理技术来达到数据压缩的效果。
而基于数据挖掘的压缩方法则利用数据之间的相关性和规律性进行数据压缩。
例如，使用聚类算法对相似的数据进行分组，只保留代表性的数据，从而减少数据传输量。
在无线传感器网络中，数据重构技术起到了对压缩数据进行还原和恢复的作用，使接收端能够准确地重建原始的传感器数据。
传统的数据重构技术包括插值方法、回归方法和数据补偿方法等。
插值方法通过在已知数据点之间进行插值来重构缺失数据。
回归方法则通过建立数学模型来估计缺失数据。
而数据补偿方法则通过根据环境的特性和先验知识来估计缺失数据。
近年来，深度学习在数据压缩与重构技术中的应用逐渐引起了人们的关注。
深度学习算法具有强大的数据建模和学习能力，能够基于大量的数据自动学习特征和模式，从而实现更精确的数据压缩和重构效果。
无线传感器网络中的数据压缩与稀疏重构研究随着物联网技术的不断发展，无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）已经成为了智慧城市、智能制造等领域中最为重要的信息采集工具之一。
然而，由于其所搭载的传感器节点数量庞大、工作环境复杂、能量等资源有限等特殊的特性，无线传感器网络中的数据传输面临着种种挑战。
其中，数据压缩与稀疏重构技术是解决无线传感器网络中数据传输问题的关键所在。
本文将围绕这一主题，探讨无线传感器网络中的数据压缩与稀疏重构技术的研究现状及应用前景。
一、数据压缩在无线传感器网络中的应用数据压缩是指通过一系列的算法和技术对数据进行压缩、解压缩，从而在传输、存储等环节中降低所需的带宽和存储空间。
在无线传感器网络中，由于数据量庞大、传输距离较远等特殊条件，数据压缩技术的应用尤为重要。
当前，无线传感器网络中广泛采用的数据压缩技术包括小波变换、离散余弦变换、哈达玛变换等。
这些算法通过对数据进行分块、变换、量化、编码等操作，压缩数据后再进行传输和存储。
除此之外，还有一些针对无线传感器网络特殊应用场景的高级数据压缩技术。
例如，在一些功耗敏感的传感器节点上，熵编码技术可以有效地降低传输数据的功耗。
此外，为了降低压缩算法的计算负担，还可以采用基于图像处理的硬件加速器等。
二、稀疏重构技术在无线传感器网络中的应用稀疏重构技术是指通过对数据的采集、处理、重构等过程中，利用数据稀疏性的特征来提高网络效率和节省能源等的一种技术。
在无线传感器网络中，数据采集、存储、传输设备的限制，尤其需要数据压缩和稀疏重构技术的联合应用。
稀疏信号处理是稀疏重构技术的核心，其基本思想是利用高维数据的稀疏性质，在保证重构精度的前提下，减少信息的传输和存储量。
目前，常用的稀疏重构算法主要包括：最小二乘算法、OMP算法、BP算法、坐标轮换算法等。
在无线传感器网络的实际应用中，稀疏重构技术已经得到了广泛应用。
例如，在环境监测领域，通过对大气成分等数据的收集与稀疏重构，可以精确地判断空气质量等信息。
压缩感知在无线传感器网络中的应用研究
无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由大量分布在监测区域内的自
组织、自协调的无线传感器节点组成的网络。
传感器节点具有感知、处理和通信能力，可
以实时采集、处理和传输环境中的信息数据。
由于节点资源有限，传感器节点需要对采集
到的数据进行压缩处理，以减少能量消耗和网络资源的使用。
压缩感知是一种数据压缩技术，通过在源节点进行数据处理，将冗余部分去除，只传
输有用的信息，从而减少数据传输量。
在无线传感器网络中，压缩感知可以应用于数据采集、数据传输和数据处理等方面。
在数据采集方面，传感器节点可以通过采用多路径或多源的方式进行数据采集，从而
避免单一路径或单一源节点的故障导致数据丢失。
传感器节点还可以通过数据融合的方式，将相邻节点采集到的数据进行合并，减少冗余信息，提高数据采集效率。
在数据处理方面，传感器节点可以通过压缩感知算法对采集到的数据进行解压缩和重构，还原原始数据。
传感器节点还可以利用压缩感知算法进行数据降维和特征提取，减少
数据处理量。
传感器节点还可以基于压缩感知的机理，对采集到的数据进行处理和分析，
实现实时监测和决策。
压缩感知在无线传感器网络中的应用研究主要涉及数据采集、数据传输和数据处理等
方面。
通过采用多路径、多源的数据采集方式，利用数据融合和网络编码技术进行数据传输，以及利用压缩感知算法进行数据解压缩、数据降维和特征提取，可以有效减少能量消
耗和网络资源的使用，提高无线传感器网络的性能和可靠性。
压缩感知在无线传感器网络中的应用研究【摘要】本文主要探讨了压缩感知在无线传感器网络中的应用研究。
在引言部分中，介绍了研究背景、研究目的和研究意义。
随后在正文部分中，详细阐述了压缩感知在无线传感器网络中的原理、应用场景、数据传输算法、能耗优化策略以及性能评估。
结合实际案例和实验结果，揭示了压缩感知在提高数据传输效率和降低能耗方面的优势。
最后在展望了压缩感知在无线传感器网络中的应用前景，指出了研究的不足之处并提出展望。
本文的研究有助于深化对压缩感知在无线传感器网络中的应用价值的理解，为未来相关研究提供了新的思路和方向。
【关键词】压缩感知、无线传感器网络、应用研究、原理、应用场景、数据传输算法、能耗优化策略、性能评估、应用前景、不足与展望、价值。
1. 引言1.1 研究背景无线传感器网络（WSN）是由大量节点组成的网络，并通过无线通信传输信息。
每个传感器节点都有限的能量和带宽资源，且需要长时间运行在无监督环境下。
在传统的数据采集过程中，节点需要实时地采集和传输海量的数据，这会导致能耗快速增加，缩短节点寿命，并增加能源维护的成本。
为了提高传感器网络的能效性能，降低传感器节点的功耗，提高网络寿命和可靠性，压缩感知技术应运而生。
压缩感知是一种新兴的信号采集和处理理论，它通过对信号进行压缩和重构，实现在采集时的降采样和传输，从而减少数据量和通信开销。
在无线传感器网络中，压缩感知技术可以有效地减小数据传输量，节约节点能量，延长网络寿命，提高传输效率和数据质量。
研究压缩感知在无线传感器网络中的应用成为了当前的研究热点之一。
通过将压缩感知技术与无线传感器网络相结合，可以有效解决传统数据采集和传输过程中存在的问题，为无线传感器网络的发展和应用提供了新的思路和方法。
1.2 研究目的研究目的是深入探讨压缩感知在无线传感器网络中的应用研究，分析其在数据传输和能耗优化方面的效果及性能评估。
通过研究压缩感知技术在无线传感器网络中的原理和应用场景，探讨其在提高数据传输效率和降低能耗方面的潜在优势。
压缩感知在无线传感器网络中的应用研究【摘要】压缩感知是一种有效的信号处理技术，在无线传感器网络中有着广泛的应用。
本文首先介绍了压缩感知的原理及其在无线传感器网络中的应用，然后探讨了压缩感知算法在该领域中的优化以及在能量效率和数据传输方面的应用。
接着，通过实验验证验证了压缩感知在无线传感器网络中的有效性。
展望了压缩感知在该领域中的应用前景，总结了目前的研究成果并提出了未来的研究方向。
该研究对于提高无线传感器网络的性能和效率具有重要意义，有着积极的应用前景。
【关键词】压缩感知、无线传感器网络、应用研究、能量效率、数据传输、实验验证、前景展望、总结与展望1. 引言1.1 研究背景研究表明，传统的采样方法通常要求传感器将原始信号全面采集，然后传输给数据中心进行处理，这样不仅浪费了带宽和能量，还增加了通信延迟。
而压缩感知技术可以在传感器端对信号进行压缩采样，仅采集部分信息，然后通过重构算法在数据中心端实现信号的完整恢复，从而实现了高效的数据压缩和传输。
研究压缩感知在WSN中的应用具有重要的理论意义和实际应用价值。
本文将对压缩感知技术的原理、优化算法、能量效率、数据传输以及实验验证等方面进行深入研究，旨在为WSN的发展提供新的思路和方法。
1.2 研究意义压缩感知是一种通过利用信号的冗余性和稀疏性来降低采样率的信号采集技术，已经在无线传感器网络中得到广泛应用。
在当前信息时代，数据量呈指数增长，对于传感器网络来说，如何有效地处理和传输海量数据成为一个重要挑战。
压缩感知技术的引入，可以有效减少能耗、降低数据传输成本，并提高网络的能源利用率和系统的性能指标。
研究压缩感知在无线传感器网络中的应用具有重要的意义。
压缩感知技术可以减少传感器节点的数据处理和传输压力，提高网络的整体性能，降低传感器节点间的通信成本。
利用压缩感知技术可以有效提高无线传感器网络的能源效率，延长传感器节点的工作寿命，降低能耗，进而提高网络的可靠性和稳定性。
压缩感知重构在无线传感中的应用南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。
本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担一切相关的法律责任。
研究生签名：_____________ 日期：____________ 南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档；允许论文被查阅和借阅；可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索；可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。
本文电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。
论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院（筹）办理。
涉密学位论文在解密后适用本授权书。
研究生签名：____________ 导师签名：____________ 日期：_____________ 硕士学位论文摘要学科、专业：工学通信与信息系统compressedsensing wirelesssensor network 词：压缩感知，分布式压缩感知，无线传感网Keywords: Compressed Sensing, Distributed Compressed Sensing WirelessSensor Network 南京邮电大学硕士研究生学位论文数据压缩技术是提高无线数据传输速度的有效措施之一。
传统的数据压缩技术是基于奈奎斯特采样定律进行采样，并根据数据本身的特性降低其冗余度，从而达到压缩的目的。
近年来出现的压缩感知理论（Compressed Sensing,CS）则不受制于奈奎斯特采样定律，它是采用非自适应线性投影来保持信号的原始结构，以直接采集压缩后的数据的方式，从尽量少的数据中提取尽量多的信息。
本论文详细介绍了压缩感知理论与在之基础上发展而来的分布式压缩感知理论（Distributed Compressed Sensing，DCS），并对这两种理论重构信号所需要的测量速率、时间复杂度等进行了仔细的分析与比较。
在此理论研究的基础上，结合传感网中的实际采集数据和能量模型，将这两种理论运用于感知信号群的处理中。
仿真结果表明，在两种理论的重构过程不受任何噪声和干扰的情况下，DCS 能够以更少的观测次数达到与CS 相同的重构效果，从而能更加节省传感网中的能量消耗。
除此之外，本文还首次重点研究了量化噪声对于这两种理论重构的不同影响，结果说明，尽管DCS 的理论模型所需要的观测次数还是显著小于CS，但是由于它对于量化噪声更为敏感，所以重构时需要的量化比特数更多。
关键词：压缩感知，分布式压缩感知，无线传感网南京邮电大学硕士研究生学位论文Abstract II Abstract datacompression technology efficientmeasures wirelessdata communication. Traditional data compression technology Nyquistsampling theorem, reaching decreasingredundancy recentyears, Compressed Sensing(CS) comes out newsampling theory, doesn’thave obeyNyquist sampling theorem, cankeeporiginalstructure non-adaptivelinear projections. So, CS can gather compresseddata directly getmore information from less data. paper,CS DistributedCompressed sensing(DCS) introducedfirstly. measurementrate timecomplexity twotheories reconstructingsignals compared.Based abovetheoretical study, twotheories processingsensory signals conjoiningactual datasets energymodel wirelesssensor netwok(WSN). experimentalresults show interference,compared CS,DCS can achieve sameeffect lessnumber measurement.So, situation,DCS can do better savingenegy differentaffection quantizationnoise boththeories fullydiscussed. simulationresults indicate DCSalso need less measurements, needmore quantification bit number because moresensitive quantizationnoise. Key words: Compressed Sensing, Distributed Compressed Sensing, Wireless Sensor Network南京邮电大学硕士研究生学位论文III第一章绪论.............................................................................................................. 1.1研究背景与意义...................................................................................................... 1.2数据压缩技术.......................................................................................................... 1.2.1传统数据压缩技术....................................................................................... 1.2.2压缩感知理论............................................................................................... 1.3无线传感器网络...................................................................................................... 1.3.1无线传感器网络概述................................................................................... 1.3.2无线传感器网络数据压缩的必要性........................................................... 1.4本文主要工作和内容安排......................................................................................第二章压缩感知理论................................................................................................................... 2.1原信号的稀疏表示..................................................................................................2.2测量阵的设计.......................................................................................................... 2.3重构算法的设计.................................................................................................... 2.4压缩感知优势及不足............................................................................................ 2.5压缩感知在传感网中的观测方式........................................................................ 2.6本章小结................................................................................................................第三章分布式压缩感知理论..................................................................................................... 3.1分布式信源编码.................................................................................................... 3.2联合稀疏模型........................................................................................................ 3.2.1JSM-1：稀疏共同成分+独立成分............................................................. 3.2.2JSM-2：共同的稀疏支撑型....................................................................... 3.2.3JSM-3：非稀疏共同成分+稀疏独立成分................................................. 3.3基于随机投影的分布式感知................................................................................ 3.4DCS与CS的仿真比较分析.................................................................................... 3.4.1不同信号数目下的测量速率...................................................................... IV3.4.2不同稀疏度下测量值数目之比.................................................................. 3.4.3不同信号数目下信号的平均信噪比.......................................................... 3.4.4算法的时间复杂度..................................................................................... 3.5本章小结................................................................................................................第四章CS在无线传感网中的应用............................................................................. 4.1研究背景................................................................................................................ 4.1.1基于感知数据相关性的压缩..................................................................... 4.1.2CS/DCS用于WSN的优势........................................................................... 4.2观测重构模型........................................................................................................ 4.3簇头节点能量模型................................................................................................ 4.3.1单节点能量模型......................................................................................... 4.3.2簇头能量模型............................................................................................. 4.4仿真分析................................................................................................................. 4.4.1重构误差..................................................................................................... 4.4.2信号平均信噪比......................................................................................... 4.4.3量化的影响................................................................................................. 4.4.4簇头消耗能量............................................................................................. 4.5本章小结................................................................................................................第五章结束语.......................................................................................................... 5.1工作总结................................................................................................................ 5.2后续展望................................................................................................................南京邮电大学硕士研究生学位论文第一章绪论第一章绪论在当今的信息社会，电脑、手机、传感器、驱动器等都要连接到因特网，这样的无线通信系统中，将会产生并且传播大量数据信息，从而对信号的采样、存储、传输和恢复造成巨大压力，增加了通信设备的成本。
