基于壓縮感知的數(shù)據(jù)壓縮與檢測(cè).pdf

《基于壓縮感知的數(shù)據(jù)壓縮與檢測(cè).pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。

1、第24卷第3期計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展V01．24No．32014年3月C0MPUTERTECHNOLOGYANDDEVELOPMENTMar．2014基于壓縮感知的數(shù)據(jù)壓縮與檢測(cè)李燕，王博(南京郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院，江蘇南京210003)摘要：在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)中，以往都是采用奈奎斯特技術(shù)對(duì)信號(hào)進(jìn)行采樣并重構(gòu)，而隨著信號(hào)頻率的增加，應(yīng)用奈奎斯特技術(shù)會(huì)使成本大幅度的增加，這是人們所不樂見的。針對(duì)這一一問題，近年來出現(xiàn)一種新的技術(shù)即壓縮感知技術(shù)，它能利用更少的數(shù)據(jù)和合適的重構(gòu)方法得到更精確的

2、原始信號(hào)。將稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)(SBL)和壓縮感知聯(lián)合起來，形成了一種在有噪聲的情況下更好重建可壓縮信號(hào)的方法，并進(jìn)一步將這種方法應(yīng)用在WSN中，可以在誤差允許的范圍內(nèi)有效控制測(cè)量數(shù)據(jù)的維數(shù)，在保證一定誤差的同時(shí)還減少了成本，提高了算法的效率。關(guān)鍵詞：無線傳感網(wǎng)絡(luò)；壓縮感知；貝葉斯模型；信號(hào)重構(gòu)中圖分類號(hào)：TN91文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1673—629X(2014)03—0198—04doi：10．3969／j．issn．1673—629X．2014．03．049DataCompressionan

3、dDetectionBasedonCompressiveSensingLIYan，WANGBo(CollegeofCommunicationandInformationEngineering，NanjingUniversityofPostsandTelecomunications，Nanjing210003，China)Abstract：Inwirelesssensornetworks，signalissampledandreconstructedusingthetechnologyofNyqu

4、istinthepast．Butitrequiresasubstantialincreaseinthecostwiththegrowthofthesignalfrequency，whichisthatpeopledonotliketosee．Recentlyanewtechnologyisemerged，whichiscalledcompressivesensingtechnology．Compressivesensingcanusetessdataandappropriatereconstru

5、ctionmethodtogetamoreaccurateoriginalsigna1．PutSparseBayesianLearning(SBL)andcompressivesensingtogethertoformabetterwayofre—constructingcompressiblesignalunderthenoise．Thismethodcanefectivelycontrolthedimensionofmeasurementdatawithintherangeofallowed

6、errorinWSN，soyoucanensureacertaindegreeoferrorwhilereducingthecost，improvingtheeficiencyofthealgorithm．Keywords：wirelesssensornetworks；compressivesensing；Bayesianmodel；signalreconstructionO引言借助貝葉斯模型得到整體數(shù)據(jù)后驗(yàn)概率的分布。在有無線傳感網(wǎng)絡(luò)是在某個(gè)特定區(qū)域內(nèi)由大量獨(dú)立噪聲條件下，BP和OMP等方法都

7、不能很好地重構(gòu)分布的傳感器節(jié)點(diǎn)組成的。主要是由傳感器節(jié)點(diǎn)感知原來信號(hào)，但貝葉斯模型就可以。并且通過大量實(shí)數(shù)據(jù)，然后所感知的數(shù)據(jù)即監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)經(jīng)由其他傳感器驗(yàn)表明選擇合適的反饋系數(shù)控制采集數(shù)據(jù)的維數(shù)可以逐跳地進(jìn)行傳輸，最終到達(dá)匯聚節(jié)點(diǎn)，匯聚節(jié)點(diǎn)把接收在保證允許誤差的前提下盡量減少測(cè)量次數(shù)，降低成到的數(shù)據(jù)借助互聯(lián)網(wǎng)傳輸?shù)焦芾砉?jié)點(diǎn)，用戶可以通過本，提高算法效率。管理器節(jié)點(diǎn)對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行人工實(shí)時(shí)監(jiān)控和管理。但是傳感器節(jié)點(diǎn)一般是采用微型電池供電并且不可以1壓縮感知的總述頻繁地進(jìn)行更換，所以能量是有限的。盡可

8、能減少能壓縮感知理論采用非自適應(yīng)線性投影保持信號(hào)量的消耗，即降低功耗是無線感知網(wǎng)絡(luò)研究的首要問的原始結(jié)構(gòu)，以亞奈奎斯特頻率對(duì)信號(hào)進(jìn)行采樣，通過題。應(yīng)用近年來形成的壓縮感知技術(shù)就是一種有效途解數(shù)值最優(yōu)化問題準(zhǔn)確重構(gòu)出原始信號(hào)。壓縮感知的徑。壓縮感知技術(shù)?在國內(nèi)外許多領(lǐng)域都得到了廣泛一個(gè)基本觀點(diǎn)就是：當(dāng)信號(hào)在某一組已知基是稀疏的的應(yīng)用并取得了很顯著的效果。在信號(hào)的重構(gòu)方面，可以很大地減少需要儲(chǔ)存數(shù)據(jù)的測(cè)量。所以感知信號(hào)相對(duì)于常用的貪婪追蹤重構(gòu)算法實(shí)現(xiàn)點(diǎn)的估計(jì)，文中必須可以用稀疏性或可壓縮性形式表示。