分布式压缩感知及其在煤矿监控信源编码中的研究与应用

发布时间：2021-10-11 20:27

　　物联网技术在煤矿推广应用面临着网络带宽受限、传输互扰严重和无线传感节点能量、计算能力受限的问题。高效、可靠、低编码复杂度的信源编码算法已经成为煤矿物联网发展中亟待解决的关键科学问题。分布式压缩感知既能利用信号内相关性又能利用信号间相关性,能把工作量从编码端转移至解码端,而且可以通过适当提高测量数达到抗噪声的作用,特别适合煤矿监控信源编码,因此,本文就分布式压缩感知及其在煤矿监控信源编码中应用所面临的关键科学问题,展开了以下研究:信号具有稀疏性和联合稀疏性是能够应用分布式压缩感知的前提条件,因此,研究了具有代表性的煤矿瓦斯浓度信源和煤矿图像监控信源在离散傅里叶基上的稀疏性和联合稀疏性。研究结果表明它们在傅里叶基上稀疏性和联合稀疏性良好,适合使用分布式压缩感知进行编解码,这为后续进行编解码算法研究打下了基础。针对随机测量矩阵存在性能不确定、需传输测量矩阵的问题;稠密测量矩阵存在编码复杂度高的问题,本文以Bose提出的一类平衡不完全区组设计的关联矩阵为基础框架,利用矩阵植入技术植入傅里叶矩阵,构造了一类性能优良、编码复杂度低的确定性稀疏测量矩阵。实验结果表明,在有噪声和无噪声条件下,该测量矩... 

【文章来源】：中国矿业大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：155 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
致谢
摘要
abstract
变量注释表
常用缩略词
1 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 煤矿监控信源编码研究现状
    1.3 分布式压缩感知研究现状
    1.4 论文的研究思路
    1.5 论文的创新点
    1.6 小结
2 分布式压缩感知理论
    2.1 引言
    2.2 压缩感知
    2.3 分布式压缩感知
    2.4 小结
3 煤矿监控信源联合稀疏性分析
    3.1 离散傅里叶基
    3.2 矿山瓦斯浓度信源联合稀疏性
    3.3 矿山图像监控信源联合稀疏性
    3.4 压缩感知与分布式压缩感知实验比较
    3.5 小结
4 基于Bose平衡不完全区组设计的确定性稀疏编码矩阵
    4.1 引言
    4.2 相关代数概念
    4.3 平衡不完全区组设计
    4.4 Bose平衡不完全区组设计
    4.5 基于Bose平衡不完全区组设计的确定性稀疏编码矩阵
    4.6 性能分析
    4.7 实验结果与分析
    4.8 小结
5 基于GMW伪随机序列的确定性稀疏编码矩阵
    5.1 引言
    5.2 基本概念
    5.3 基于GMW伪随机序列的确定性稀疏编码矩阵
    5.4 性能分析
    5.5 实验结果与分析
    5.6 小结
6 基于灰狼优化的联合解码算法
    6.1 引言
    6.2 背景知识
    6.3 基于灰狼优化的联合解码算法
    6.4 计算复杂度分析
    6.5 实验结果与分析
    6.6 小结
7 联合混合正交前后向匹配追踪解码算法
    7.1 引言
    7.2 联合混合正交前后向匹配追踪算法
    7.3 计算复杂度分析
    7.4 实验结果与分析
    7.5 小结
8 结论与展望
    8.1 结论
    8.2 展望
参考文献
作者简历
学位论文数据集


【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于复合混沌映射的压缩感知测量矩阵构造方法研究[J]. 周伟,景博,张航,黄以锋,李娟.  电子学报. 2017(09)
[2]帐篷混沌序列稀疏测量矩阵构造[J]. 胡行华,史明洁.  传感器与微系统. 2017(07)
[3]基于DCS的矿山物联网微震数据重构算法研究[J]. 赵小虎,邓园芳,刘闪闪,杨勇.  安徽理工大学学报(自然科学版). 2017(03)
[4]基于DFT基的矿井视频监控图像分块压缩感知方法[J]. 张帆,闫秀秀.  传感技术学报. 2017(01)
[5]压缩感知技术在矿山物联网中的应用研究[J]. 赵小虎,邓园芳,慕灯聪.  煤炭科学技术. 2016(07)
[6]基于二进制序列族的压缩感知测量矩阵构造[J]. 芦存博,肖嵩,权磊.  电子与信息学报. 2016(07)
[7]基于Legendre序列的确定性测量矩阵[J]. 崔翔,万洪杰,肖亮,谢晓明.  计算机工程与应用. 2016(16)
[8]m序列压缩感知测量矩阵构造[J]. 党骙,马林华,田雨,张海威,茹乐,李小蓓.  西安电子科技大学学报. 2015(02)
[9]数据压缩算法在煤矿类软件系统中的应用研究[J]. 张卫国.  工矿自动化. 2013(10)
[10]基于压缩感知的煤矿井下语音通信系统[J]. 马丽娜,曹新德.  安徽理工大学学报(自然科学版). 2011(03)

博士论文
[1]煤矿井下分布式移动瓦斯数据流传输与聚类技术研究[D]. 王刚.中国矿业大学 2015
[2]基于压缩感知的多维度雷达成像方法研究[D]. 邱伟.国防科学技术大学 2014
[3]联合稀疏恢复新型算法及其应用研究[D]. 杜新鹏.国防科学技术大学 2013
[4]矿山数据压缩采集与重建方法研究[D]. 徐永刚.中国矿业大学 2013

硕士论文
[1]煤矿井下无线安全监测系统的数据压缩技术研究[D]. 邓丹枫.北京交通大学 2014
[2]煤矿安全系统中面向传输的实时图像压缩算法研究[D]. 蔡俊.华东师范大学 2006



本文编号：3431188