压缩感知在无线传感器网络数据采集中的应用

发布时间：2018-04-21 20:05

  本文选题：压缩感知 + 无线传感器网络　； 参考：《传感技术学报》2014年11期

【摘要】：提出了一种无线传感器网络中基于压缩感知的数据采集方法。通过分析信号压缩观测过程,提出了适合在硬件资源有限的传感器节点中实现的循环稀疏伯努利观测矩阵CSBM(Cyclic-Sparse-Bernoulli Measurement),该矩阵使用循环稀疏矩阵与伪随机伯努利序列,采用结构化的方法构造,具有非零元素少、良好的伪随机性、硬件易于实现等优点。仿真实验表明,与其他类型的观测矩阵相比,CSBM矩阵在一定信号重构精度前提下具有更低的压缩采样比CSR(Compress Sampling Rate)。在无线传感器网络数据采集应用中,感知节点可以通过压缩观测得到更少的观测数据,能够大大减少网络通信数据量。
[Abstract]:A data acquisition method based on compressed sensing in wireless sensor networks is proposed. Based on the analysis of signal compression and observation process, a cyclic sparse Bernoulli observation matrix (CSBM(Cyclic-Sparse-Bernoulli Measurement), which is suitable for the sensor nodes with limited hardware resources, is proposed. The matrix uses the cyclic sparse matrix and pseudorandom Bernoulli sequence. The structure method has the advantages of less nonzero elements, good pseudorandom and easy hardware implementation. The simulation results show that compared with other kinds of observation matrices, the CSR(Compress Sampling matrix has a lower compression sampling ratio under certain signal reconstruction accuracy. In the application of wireless sensor network data acquisition, sensing nodes can obtain less observation data through compressed observation, which can greatly reduce the amount of network communication data.
【作者单位】： 空军工程大学防空反导学院;
【分类号】：TP212.9;TN929.5

【参考文献】

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【共引文献】

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