本文選題：壓縮感知 + 無線傳感器網(wǎng)絡��； 參考：《傳感技術學報》2014年11期

【摘要】：提出了一種無線傳感器網(wǎng)絡中基于壓縮感知的數(shù)據(jù)采集方法。通過分析信號壓縮觀測過程,提出了適合在硬件資源有限的傳感器節(jié)點中實現(xiàn)的循環(huán)稀疏伯努利觀測矩陣CSBM(Cyclic-Sparse-Bernoulli Measurement),該矩陣使用循環(huán)稀疏矩陣與偽隨機伯努利序列,采用結構化的方法構造,具有非零元素少、良好的偽隨機性、硬件易于實現(xiàn)等優(yōu)點。仿真實驗表明,與其他類型的觀測矩陣相比,CSBM矩陣在一定信號重構精度前提下具有更低的壓縮采樣比CSR(Compress Sampling Rate)。在無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)采集應用中,感知節(jié)點可以通過壓縮觀測得到更少的觀測數(shù)據(jù),能夠大大減少網(wǎng)絡通信數(shù)據(jù)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.
【作者單位】： 空軍工程大學防空反導學院;
【分類號】：TP212.9;TN929.5

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1783909