本文關(guān)鍵詞：基于聯(lián)合稀疏模型的無(wú)線傳感網(wǎng)數(shù)據(jù)重構(gòu)算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)聯(lián)合稀疏特性,應(yīng)用壓縮感知理論,通過(guò)聯(lián)合編碼壓縮數(shù)據(jù),再使用聯(lián)合解碼進(jìn)行還原,可實(shí)現(xiàn)低采樣代價(jià)收集傳感數(shù)據(jù)。提出了一種基于聯(lián)合稀疏模型與壓縮感知理論的同步子空間追蹤算法,以稀疏特性為先驗(yàn)知識(shí),通過(guò)回溯迭代方式,判斷并選取合適的聯(lián)合子空間,用更少量觀測(cè)值實(shí)現(xiàn)原始傳感數(shù)據(jù)的精確重構(gòu)。與SCo Sa MP算法、SP算法在不同稀疏特性和不同采樣率下相比較,同步子空間追蹤算法具有較好的恢復(fù)性能。
【作者單位】： 東北大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) 壓縮感知 聯(lián)合稀疏模型 數(shù)據(jù)重構(gòu)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.61402094) 遼寧省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.201602254) 河北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.F2016501076)~~
【分類號(hào)】：TP212.9;TN929.5
【正文快照】： 隨著物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的日益普及,作為其核心技術(shù)之一的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)已成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)注和研究的重點(diǎn)。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)是由大量部署在監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)的微型傳感器節(jié)點(diǎn)組成,通過(guò)無(wú)線通信方式形成的一個(gè)多跳的自組織網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),其目的是協(xié)作感知、采集和處理網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域內(nèi)觀測(cè)對(duì)象的相

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本文編號(hào)：490048