基于联合稀疏模型的无线传感网数据重构算法
发布时间：2017-06-27 14:06
本文关键词：基于联合稀疏模型的无线传感网数据重构算法，由笔耕文化传播整理发布。
【摘要】：无线传感器网络中数据具有较强联合稀疏特性,应用压缩感知理论,通过联合编码压缩数据,再使用联合解码进行还原,可实现低采样代价收集传感数据。提出了一种基于联合稀疏模型与压缩感知理论的同步子空间追踪算法,以稀疏特性为先验知识,通过回溯迭代方式,判断并选取合适的联合子空间,用更少量观测值实现原始传感数据的精确重构。与SCo Sa MP算法、SP算法在不同稀疏特性和不同采样率下相比较,同步子空间追踪算法具有较好的恢复性能。
【作者单位】： 东北大学计算机科学与工程学院;
【关键词】： 无线传感器网络 压缩感知 联合稀疏模型 数据重构
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.61402094) 辽宁省自然科学基金资助项目(No.201602254) 河北省自然科学基金资助项目(No.F2016501076)~~
【分类号】：TP212.9;TN929.5
【正文快照】： 随着物联网应用的日益普及,作为其核心技术之一的无线传感器网络已成为国内外学者关注和研究的重点。无线传感器网络是由大量部署在监测区域内的微型传感器节点组成,通过无线通信方式形成的一个多跳的自组织网络系统,其目的是协作感知、采集和处理网络覆盖区域内观测对象的相
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前5条
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【共引文献】
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本文编号：490048
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