發(fā)布時(shí)間：2018-08-16 13:49

【摘要】：在分布式多節(jié)點(diǎn)應(yīng)用場(chǎng)景中,針對(duì)需要產(chǎn)生大量混沌序列構(gòu)造測(cè)量矩陣造成資源和通信帶寬浪費(fèi)的缺點(diǎn),提出一種基于切比雪夫擴(kuò)頻序列的分布式循環(huán)測(cè)量矩陣構(gòu)造算法。首先,根據(jù)分布式網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù),在接收端利用切比雪夫函數(shù)產(chǎn)生相應(yīng)長(zhǎng)度的混沌序列,通過廣播的方式廣播給網(wǎng)絡(luò)中的各個(gè)節(jié)點(diǎn),節(jié)點(diǎn)利用改進(jìn)的乘同余法選擇相應(yīng)的序列段作為該節(jié)點(diǎn)的混沌序列;然后,各個(gè)節(jié)點(diǎn)利用符號(hào)函數(shù)把混沌序列進(jìn)行二值化得到擴(kuò)頻序列,選擇一定長(zhǎng)度的擴(kuò)頻序列作為一行循環(huán)生成測(cè)量矩陣;最后,證明了由循環(huán)生成的序列滿足貝努利分布。選取1維信號(hào)和2維圖像進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明:相比于切比雪夫貝努利矩陣、貝努利矩陣、高斯矩陣和羅切斯特混沌矩陣,在相同的測(cè)量值下,新方法構(gòu)造的矩陣在1維信號(hào)上的恢復(fù)效果與其他矩陣相同;在2維紅外圖像和自然圖像中,新方法構(gòu)造的矩陣相比于其他矩陣具有更好的恢復(fù)效果。
[Abstract]:In the distributed multi-node application scenario, a distributed cyclic measurement matrix construction algorithm based on Chebyshev spread spectrum sequence is proposed to solve the problem that a large number of chaotic sequences are needed to construct measurement matrix, which results in waste of resources and communication bandwidth. Firstly, according to the number of nodes in the distributed network, the Chebyshev function is used to generate chaotic sequences of corresponding length at the receiving end, which is broadcast to each node in the network. The node selects the corresponding sequence segment as the chaotic sequence of the node by using the improved multiplicative congruence method, and then, each node uses the symbol function to binary the chaotic sequence to obtain the spread spectrum sequence. The spread spectrum sequence of a certain length is chosen as the measurement matrix of a row of cyclic generation. Finally, it is proved that the sequence generated by the cycle satisfies the Bernoulli distribution. 1 D signal and 2 D image are selected for simulation experiment. The results show that compared with Chebyshev Bernoulli matrix, Gao Si matrix and Rochester chaotic matrix, under the same measurement value, the recovery effect of the matrix constructed by the new method on 1-D signal is the same as that of other matrices. In 2D infrared images and natural images, the matrix constructed by the new method is more effective than other matrices.
【作者單位】： 四川大學(xué)電子信息學(xué)院;
【基金】：四川省科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目資助(2016GZ0091)
【分類號(hào)】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2186170