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基于壓縮感知的物聯(lián)網(wǎng)信號重構(gòu)算法研究

發(fā)布時(shí)間:2018-03-03 14:43

  本文選題:壓縮感知 切入點(diǎn):分布式壓縮視頻感知 出處:《北京郵電大學(xué)》2015年碩士論文 論文類型:學(xué)位論文


【摘要】:“物聯(lián)網(wǎng)”是互聯(lián)網(wǎng)的延伸,是通過信息傳感設(shè)備,進(jìn)行信息交換和通信,與互聯(lián)網(wǎng)形成巨大網(wǎng)絡(luò)。作為物聯(lián)網(wǎng)的重要的應(yīng)用場景之一—傳感器網(wǎng)絡(luò),成為了物聯(lián)網(wǎng)最具發(fā)展前景的方向。但是人們對大數(shù)據(jù)量的迫切需求也造成了物聯(lián)網(wǎng)中節(jié)點(diǎn)的計(jì)算、存儲(chǔ)、續(xù)航能力的不足,這也成為物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的瓶頸。 近年來,壓縮感知作為一種創(chuàng)新的采樣定理和創(chuàng)新成果,已經(jīng)引起科學(xué)領(lǐng)域廣泛關(guān)注。壓縮感知利用信號的稀疏性,打破了傳統(tǒng)采樣定理的限制,降低了采樣速率。針對物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)中特殊的網(wǎng)絡(luò)形式和數(shù)據(jù)采集機(jī)制,即分布式網(wǎng)絡(luò)中大部分信息要被壓縮過濾,若能利用壓縮感知技術(shù)從采集階段避免冗余信息,將會(huì)推動(dòng)整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展。 本文在對壓縮感知在物聯(lián)網(wǎng)中的信息重構(gòu)的應(yīng)用深入研究,重點(diǎn)討論了分布式壓縮感知在物聯(lián)網(wǎng)中視頻、圖像業(yè)務(wù)的應(yīng)用以及結(jié)合貝葉斯理論,完成了以下基礎(chǔ)且具有創(chuàng)新性的成果: 對傳統(tǒng)壓縮感知的重構(gòu)算法進(jìn)行分析,并對重構(gòu)的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)說明,并選取典型的重構(gòu)算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。 針對物聯(lián)網(wǎng)在實(shí)時(shí)監(jiān)測的普及應(yīng)用,本文對分布式壓縮感知在視頻、圖像領(lǐng)域中的應(yīng)用進(jìn)行研究分析。根據(jù)現(xiàn)有的重構(gòu)算法,進(jìn)行分布式壓縮視頻感知重構(gòu)算法的性能比較。 分布式貝葉斯壓縮感知利用了不同信號具有相同先驗(yàn)概率分布特點(diǎn),聯(lián)合檢測原始信號的分布參數(shù),從而改進(jìn)了重構(gòu)算法的性能。本文研究貝葉斯在壓縮感知中的應(yīng)用,根據(jù)對傳統(tǒng)分布式貝葉斯壓縮感知算法的局限和重構(gòu)算法的基本定理,提出了適合更復(fù)雜的噪聲模型的魯棒性分布式貝葉斯壓縮感知。 論文最后對全文的工作進(jìn)行總結(jié),并對后續(xù)工作進(jìn)行分析與展望。
[Abstract]:鈥滅墿鑱旂綉鈥濇槸浜掕仈緗戠殑寤朵幾,鏄,

本文編號:1561473

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