基于ATmega128的连续信号压缩感知实现方法

为了解决硬件对高频模拟信号采集困难的问题，根据连续信号可以在特定的频域有稀疏的特性，在采样节点，根据伯努利观测矩阵分布特点设计采样间隔，利用压缩采样方法采集数据，降低收发芯片CC1000所需发送的数据量，从而降低传感器节点在通信传输时所损耗的能量，延长节点的使用时间；在汇聚节点使用压缩采样匹配追踪算法(Compressive Sampling Matching Pursuit, CoSaMP)对接收到的稀疏数据进行重构，将重构的数据通过串口助手导出到终端，使用Matlab软件绘图分析，验证压缩感知实现方法的可行性。实验结果表明：该方法能够很好的在ATmega128芯片上实现压缩观测。在压缩率达到68%时，通过分析计算原始信号波形和重构信号波形，二者具有99.30%的相似度，显然将压缩感知理论可应用到局域网中，能减少网络传输的数据量，降低网络传输的能耗。     

无线传感器网络中基于空间相关性的分布式压缩感知

提出了无线传感器网络中基于空间相关性的分布式压缩感知模型和分布式压缩感知算法,利用无线传感器网络节点间感知数据的空间相关性和联合稀疏模型,结合分布式压缩感知编解码算法,以能量有效的方式对无线传感器网络的感知数据进行压缩、重构.最后,通过仿真分析了分布式压缩感知重构误差和压缩比之间的关系,以及分布式压缩感知在能量有效性方面的性能,仿真结果表明分布式压缩感知以能量有效的方式满足了无线传感器网络中事件估计的精确度要求.     

线性回归的分布式压缩采样算法

为减少无线传感器网络数据传输量,进而延长网络的生命周期,研究了一种联合线性回归和压缩感知的分布式采样方法。依据节点数据的相关性对网络进行分簇,将感知数据显著线性相关的传感器节点划分到同一簇中。以此为基础,提出了一种基于线性回归的分布式压缩采样算法,该算法联合运用线性回归和压缩感知理论重构节点数据,实现了低速率采样条件下节点数据的高精度重构。对实测温度数据进行仿真实验,结果表明,与等间隔采样相比,该算法减少了71%的采样值个数。     

基于压缩感知的水声传感网络通信方法

现有研究主要针对单个传感器节点发送数据的情形,传输效率不高,而多个传感器节点同时发送数据,可以提高传输效率,但存在用户数据之间的干扰.将压缩感知应用于水声传感网络中,提出一种可实现多节点同时传输数据的大容量协作通信方法,利用传感器节点数据的稀疏特性,将多个源节点数据同时传输等效为压缩感知中的测量过程,证明了多节点并发传输过程的传输特性可以满足压缩感知中的测量矩阵的约束等距性要求.目的节点通过重构算法,可以恢复多个并发传感器节点的数据.     

基于压缩感知的协作系统物理层安全分析

将压缩感知技术引入协作通信系统中研究其物理层安全问题.在多源多中继协作通信系统中,将源节点通过中继节点到目的节点,源节点到窃听节点的信道矩阵作为压缩感知的测量矩阵,目的节点和窃听节点可以采用信号重构算法进行重构.通过系统仿真证明,窃听节点存在对信道估计存在误差,合法目的节点的重构性能优于窃听节点,可以达到安全传输.     

基于不平衡扩展模型的火灾信息分布式压缩感知

针对无线传感网络数据传输与计算的不均衡而导致部分节点能耗大的问题,首先结合图论中二部图思想,将不平衡扩展模型应用在分布式压缩感知上,并设计出一种与该架构相对应的分布式算法.该算法通过一个列稀疏度确定的稀疏随机二值矩阵决定节点之间是否实现数据传输,从而将传输和计算任务平均分散在各个节点,并利用二阶锥形规划法对融合中心的数据进行重构.最后,在火灾场中利用不平衡扩展模型的分布式压缩感知网络进行仿真实验,并对算法的优越性和网络的节能性作出详细分析.在仿真过程中,通过分析均方误差和信噪比证明所提出的模型不仅在降低节点能耗上有较好的效果,而且在有噪声环境中可以很好地保证信号的重构性能.     

基于压缩感知的多声道信号重构与改进

多声道环绕声技术的发展和应用对音频信号的存储、传输和处理提出了新的要求.为了在显著降低音频数据量的同时保障多声道环绕声的质量,将多声道音频技术与压缩感知技术(CS)相结合,分别提出二维和一维两种CS重构方案来对多声道音频数据进行采样和重构.此外,针对低CS采样率的情况,提出了一种可以改进CS重构信号质量的新算法.实验结果表明,新算法不仅能显著提高音频信号的重构质量还能大大缩短重构时间,尤其在低采样率时提升显著.     

分簇算法与压缩感知下的农田信息处理

为了减小无线传感器传输数据的数据量,提出了一种相关性分簇算法与压缩感知相结合的方法。首先,将节点数据显著相关性的节点划分到一个簇中;其次,在每个簇中,根据节点间的平均相关度大小来确定参考节点与非参考节点,参考点的数据结合压缩感知进行无线网络传输,而非参考点的数据可以根据与参考节点的线性回归系数计算出来;最后,对实测的温度进行仿真实验。结果表明,簇中参考节点的数据重构误差在允许范围内,对非参考节点进行线性回归计算与原始数据相比基本吻合。     

无线传感网中基于压缩感知的高效数据传输方案

传统的无线传感网技术中,数据源节点将采集到的原始数据序列直接传送给中间转发节点进行处理,因此当需采集的数据序列很长或者数据源节点的数目很多时中间转发节点需处理的数据量非常大。为此,基于近年来发展迅速的压缩感知理论,本文将压缩感知技术应用于无线传感网,提出一种新型高效的数据采集传输方案。采用系统所需存储转发寄存器的容量、节点耗能、时延来衡量无线传感网的网络性能。仿真结果表明,压缩感知理论可在近乎完美地重建信号的前提下有效地减少处理的数据量进而降低对硬件的要求并改善无线传感网网络性能。     

联合模拟网络编码和压缩感知的数据传输方案

基于模拟网络编码和压缩感知的思想,提出传输链路上的节点可进行同时传输以降低传输所需时隙开销,设计了一种在链状拓扑中的联合模拟网络编码和压缩感知的传输方案.基于分簇压缩感知方案可有效减少传输量的思想,提出了将无线传感器网络划分为簇,在簇间采用联合模拟网络编码和压缩感知传输方案的模拟网络编码分簇方案.与传统的压缩方案相比,该方案降低了传输量,节省了节点能耗,且减少了传输所需时隙开销,提高了系统吞吐量.     

基于压缩感知的MIMO-OFDM系统信道状态信息反馈方案研究

在MIMO-OFDM系统中,信道状态信息反馈技术是现在的研究热点。在研究了3GPP-LTE系统中使用的一些信道状态信息反馈方案的基础上,提出了一种基于最新的压缩感知技术的反馈方案。该方案中利用高速数字信道频域的稀疏性,通过压缩感知算法重建反馈的信道状态信息,有效减少了系统处理复杂度和传输的数据量。仿真证明,在反馈量相同的前提下,新方案的系统容量和误码率性能都优于传统的基于码本的反馈方案。     

超宽带通信压缩感知信道估计与信号检测方法

针对超宽带信号在采样速率过高时难以采样的问题,利用信号稀疏性提出一种基于压缩感知的信道估计和信号检测算法(CS算法).将信号重复送入随机滤波器后发送,对接收信号进行欠采样,利用调制信号、滤波器、信道的圆周卷积关系建立压缩感知的数学模型,从而可采用基追踪算法实现信道估计和信号检测.仿真结果表明,CS算法所需的采样数据量仅为最小二乘算法的1/3或更少,而在中等信噪比(15~25 dB)的情况下,估计性能可以提高约4.5 dB,且可以准确检测出原始信号.     

自适应OFDM系统中基于分布式压缩感知的CQI反馈方案

提出了正交频分复用(OFDM)系统中基于分布式压缩感知的信道质量信息(CQI)反馈压缩机制。利用CQI的时间相关性、频率相关性以及空间相关性,提出了两种联合稀疏模型,并分别通过压缩感知算法和分布式压缩感知算法对反馈的数据进行压缩、重建。仿真结果表明,与压缩感知相比,分布式压缩感知算法在不增加终端复杂度的同时,能够显著地降低测量值的数目,从而达到降低系统反馈速率、提高吞吐量的目的。     

一种稀疏度拟合的图像自适应压缩感知算法

针对运用压缩感知理论对图像进行自适应压缩采样时,采样率及稀疏度阈值确定具有很强的主观性,提出一种稀疏度拟合的精确自适应采样算法.该算法通过循环迭代来确定各个稀疏度下满足PSNR要求的最低采样率,利用最小二乘法对稀疏度及采样率数据进行拟合,得到稀疏度-采样率选取的最佳目标函数.基于TVAL3重构算法对上述自适应采样算法进行了实验仿真,结果表明,重构图像的PSNR均高于用相同值的固定采样率重构的PSNR值,其中纹理特征区分明显的图像此PSNR差值能达到3.5 dB以上.相比粗糙自适应算法,平均采样率比其降低的同时,重构图像仍得到了更高的PSNR值.      

基于曲波变换的地震数据压缩感知重构算法

为提高地震数据压缩感知重构的信噪比和保真度, 提出一种基于曲波变换的地震数据压缩感知重构算法。建立了地震数据压缩感知重构模型, 分析了基于曲波变换稀疏表示的地震数据各尺度之间能量与熵的分布特性, 结合分块压缩感知技术降低随机观测的计算复杂度, 利用曲波变换稀疏表示高频区域各尺度之间的相关性, 设计了随信息熵变化的自适应双变量收缩阈值迭代重构的方法。实验结果表明, 在相同的采样率下,该算法重构的地震数据峰值信噪比提高了1. 5 dB 以上, 并且具有良好的细节信息保持能力。     

基于最佳联合稀疏表示的分布式压缩感知算法

通过探索无线传感器网络节点感知数据的时空相关性,可以构建适用于不同应用情形的联合稀疏模型。利用联合稀疏模型,提出了一种适用于无线传感器网络的分布式压缩感知算法。该算法采用联合编码联合解码的方式,充分利用了信号内部和信号之间的相关性,从而可以用更少的观测值实现信号群的精确重构。与单独编码单独解码相比,采用联合编码联合解码的方法,在保证信息可靠传输的前提下,减少了整个网络的数据流量,节约了宝贵的能量资源,以能量有效的方式满足了传感器网络的应用。     

压缩传感在电能质量扰动信号分析中的应用

针对电能质量扰动信号分析中, 传统信号处理方法存在采样数据量极大、 采样时间长、 压缩时浪费采样资源等问题, 将压缩传感（CS: Compressed Sensing）应用于电能质量扰动信号分析中。实现了采样与压缩同时完成, 极大地降低了采集的数据量和采样速率。通过对压缩传感的过完备字典设计, 实现了压缩传感同时检测多个电能质量扰动信号, 以及压缩传感对信号在一维、 二维上的重构, 并对重构的电能质量扰动信号进行分析。实验结果表明, 与传统的电能质量扰动信号处理方法相比, 该算法在采样数据量、 重构效果方面都有很大提升, 得到的重构信号误差更小, 对信号的分析更准确。     

压缩感知在车牌识别系统中的应用研究

分析车牌识别系统的数据采集过程,提出关于压缩感知理论的车牌识别系统的数据采集方法。对采集的车牌图像进行小波变换,将车牌图像变换成易传输,数据量较小的图像数据,使用正交匹配追踪算法以及小波逆变换对来自传输设备的车牌图像进行重建,并实现原始图像精确和近似重构。由仿真可知,压缩感知理论应用于车牌识别系统的数据采集传输过程,降低了传输数据量大小,并易于图像数据传输,且能以较小误差实现车牌图像的重构,同时有相应的硬件使用环境。     

基于压缩感知的交通监控视频目标检测算法

针对公路交通监控的需求增大与网络带宽资源有限的矛盾,本文提出一种贝叶斯压缩感知的目标检测算法.该算法采用小波基对信号进行稀疏,用部分哈达玛测量矩阵进行观测,实现视频的压缩,为了得到更为准确的前景,提出在部分时间均衡自适应背景模型下,将背景分割思想和小波树结构的贝叶斯压缩感知结合的重构算法完成目标检测.通过对多个场景监控视频的试验,验证了该方法的准确性和有效性,并对光线变化具有一定的鲁棒性和减少视频传输的成本.