本文選題：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) + 壓縮感知��； 參考：《電子與信息學(xué)報(bào)》2014年04期

【摘要】：測(cè)量矩陣設(shè)計(jì)是應(yīng)用壓縮感知理論解決實(shí)際問(wèn)題的關(guān)鍵。該文針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)壓縮數(shù)據(jù)收集問(wèn)題設(shè)計(jì)了一種概率稀疏隨機(jī)矩陣。該矩陣可在減少參與投影值計(jì)算節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)的同時(shí),讓參與投影值計(jì)算的節(jié)點(diǎn)分布集中化,從而降低數(shù)據(jù)收集的通信能耗。在此基礎(chǔ)上,為提高網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)重構(gòu)精度,又提出一種適用于概率稀疏隨機(jī)矩陣優(yōu)化的測(cè)量矩陣優(yōu)化算法。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與稀疏隨機(jī)矩陣和稀疏Toeplitz測(cè)量矩陣相比,采用優(yōu)化的概率稀疏隨機(jī)矩陣作為壓縮數(shù)據(jù)收集的測(cè)量矩陣可顯著降低通信能耗,且重構(gòu)誤差更小。
[Abstract]:The design of measurement matrix is the key to solve the practical problem by using the theory of compression perception. In this paper, a probability sparse random matrix is designed for data collection in wireless sensor networks. The matrix can reduce the number of nodes involved in the calculation of projection values and centralize the distribution of nodes involved in the calculation of projection values, thus reducing the communication energy consumption of data collection. On this basis, in order to improve the accuracy of network data reconstruction, a measurement matrix optimization algorithm for probability sparse random matrix optimization is proposed. The simulation results show that compared with sparse random matrix and sparse Toeplitz measurement matrix, the optimized probabilistic sparse random matrix as the measurement matrix of compressed data collection can significantly reduce the communication energy consumption and the reconstruction error is smaller.
【作者單位】： 重慶通信學(xué)院DSP研究室;
【基金】：教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃(NCET-11-0873) 重慶市自然科學(xué)基金(CSTC2011BA2016) 重慶高校創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)建設(shè)計(jì)劃(KJTD201343) 重慶市基礎(chǔ)與前沿研究計(jì)劃項(xiàng)目(cstc2013jcyA40045)資助課題
【分類號(hào)】：TP212.9;TN929.5

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1829987