基于RSS的WSN多目标定位压缩感知算法优化

提出了一种将压缩感知算法应用于WSN多目标定位的系统框架,采用残差最优匹配的方法对压缩感知重构算法进行了改进,提高了定位精度,提出了根据重构结果判断定位是否成功的算法框架,该框架能更大程度的减少需要网络通信的数据量,并改变了当前的压缩感知重构算法的结果评价对稀疏度K的依赖。本算法适用于通信条件恶劣的WSN场景,仿真结果显示了本算法应用于WSN多目标定位的性能优于BP、CosAMP、GMP算法。     

基于压缩感知的无线传感网数据收集研究进展

综述了基于CS的WSN数据收集研究成果,分别从基于矩阵设计、最小化能量和减少延迟等方面进行了分类探索,分析了各类方案的技术思想和优缺点,展望了基于CS的数据收集的发展方向。     

基于压缩感知理论的无线传感器网络数据融合算法

针对传感器节点部署稠密, 节点覆盖重叠区域较大, 导致采集数据冗余度大的问题, 利用节点收集数据的时间和空间相关性, 提出一种基于压缩感知理论的无线传感器网络(WSN)数据融合算法, 并通过仿真实验分析了其性能. 实验结果表明, 该算法不仅可以减少簇首的数据传输量, 减少了节点的平均能量消耗, 延长网络的生存时间, 而且性能明显优于对比算法.     

基于压缩感知的无线传感器网络节点定位算法

为了得到有效的、通用的定位算法,提出了两种新的定位算法——基于压缩感知的无线传感器网络节点定位算法（NLCS）及其改进算法（INLCS）.NLCS算法利用压缩感知和加权质心算法进行节点位置估计.提出了伪跳数以改进NLCS算法,提升了算法的定位性能.这两种算法解决定位问题必须满足3个条件,使其更适合于实际应用.仿真结果表明,相对于LSRC和LSVM定位算法,这两种算法有更好的定位性能.     

基于压缩感知的赣南脐橙WSN监控数据融合方法研究

构建面向赣南脐橙生长环境参数的模型,提取脐橙生长环境的时间、空间特征信息,探索基于分布式压缩感知的数据融合方法,从而有效地减少节点数据传输量,提高信息精确度,达到节省能量延长网络生命周期的效果。在此基础上,构建基于无线传感器网络的脐橙生长环境监控实验平台,实时而准确地采集脐橙生长环境参数,通过已建立的脐橙生长环境参数模型制定科学的管理方案,指导实现脐橙生长环境的最优化。将有助于推动无线传感器网络在果园现代化管理的实际应用。     

基于压缩感知的稀疏事件检测

为了提高无线传感器网络中稀疏事件的检测概率,利用压缩感知技术,提出了一种改进的下降迭代检测算法.该算法通过动态调节参数,改变迭代权值,加快了算法收敛速度.实验结果表明:在相同条件下,改进算法的成功检测概率比贝叶斯算法平均提高了13%.     

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.     

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。     

基于交替迭代的压缩感知多目标定位算法

针对目前的多目标定位算法在定位精度等方面的不足,将交替迭代应用于压缩感知多目标定位方法。该方法首先利用压缩感知理论将传感器感知到的目标信号强度矩阵表示为测量矩阵与稀疏向量的乘积,将多目标定位问题转换为对稀疏信号的重构问题;然后运行传统压缩感知定位算法得到目标的粗略位置估计;最后通过交替迭代对定位结果不准确的目标进行精确定位。交替迭代过程中,采用菱形搜索寻找目标的精确位置。仿真结果表明:与传统的基于压缩感知的定位算法相比,该算法提高了不在网格中心的目标定位精度,改善了多目标间相互影响对定位干扰大的问题,具有较高的多目标定位精度。最后,以重庆某电力公司的室内运维巡检区域作为实验场所,将该方法应用于实际的巡检定位,取得了较好的室内定位结果。     

WSN中IPv6路由算法的研究

在无线传感器网络中,节能是首要考虑的问题,如果使用IPv6,则传输报头消耗了大部分的能量.根据IPv6报文的特点,提出了一种IPv6报文压缩算法,该算法能够较大程度地降低节点发送数据消耗的能量,从而延长节点的使用寿命.     

基于块分割的新型压缩感知算法

针对现有块分割压缩感知(block compressive sensing,BCS)算法的块效应问题,提出一种低复杂度、可消除块效应的新型块分割重构算法.在稀疏表达时,采用小波变换(DWT)代替离散余弦变换(DCT),改善图像细节分量;在测量时,依据分块图像频率特征对测量矩阵加权,提高图像质量;在重构时,采用正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法代替匹配追踪(matching pursuit,MP)算法,提高重构速度.仿真结果表明,所提出的算法可在保证重构速度的情况下,有效消除块效应,且不增加内存占用.     

基于压缩感知的图像自适应编码算法

利用压缩感知理论对图像进行固定采样率的压缩并重构时,由于图像各个块的稀疏程度不同,低采样率很难保证图像各块都具有较高的重构质量,而高采样率又会造成资源的浪费.为了解决上述问题,提出了一种基于压缩感知的图像自适应编码算法,该算法首先判断图像各块在DCT域的稀疏度,然后根据判断结果对图像各块进行自适应的压缩采样,从而确保图像在较低采样率下能获得较高的重构质量.实验结果表明,运用所提自适应编码算法在采样率平均值为44%时,重构图像的平均PSNR值可达到35,dB以上,并且重构图像所有块的PSNR值分布比较集中,从而使得图像具有较好的主观质量.     

一种基于拓扑的传感器网络数据收集算法

以降低无线传感器网络通信能耗, 均衡网络能量负载为目标, 通过动态构造以节点间通信能耗为权重的最小生成树及调整节点通信概率的方法, 提出一种基于拓扑的传感器网络数据收集算法DGAT, 改造了网络服务过程中节点的通信模式及能量消耗方式. 模拟实验结果表明, DGAT算法不仅大幅度提高了网络的生存时间, 且使网络的能耗更均衡.     

基于子空间投影的SFGPR压缩感知成像算法

针对传统压缩感知SFGPR成像重建算法在强杂波测量环境中往往会失效的问题,提出一种基于子空间投影杂波抑制技术的SFGPR压缩感知成像重建算法.该算法首先在每个天线测量位置通过压缩感知测量模型重建所有的频域原始均匀采样数据,然后采用子空间投影杂波抑制技术滤除较强的地面回波,最后结合稀疏重建算法对地下目标图像进行压缩感知重建.实验数据处理结果验证了所提方法的有效性和准确性.     

基于压缩感知理论的频偏估计算法

针对基于交织子载波分配方式的OFDMA上行链路系统的频偏估计问题,提出了一种基于压缩传感理论的频偏估计算法.首先,利用频偏分布稀疏特性,构造出了一种具有稀疏结构的频偏估计模型;根据压缩感知理论,把OFDMA系统中频偏参数估计问题转化为凸优化问题并利用CVX求解最优稀疏向量;然后利用稀疏向量的非零元素位置有效地估计出系统中所有用户频偏信息.所提算法避免了子空间算法中特征值分解等复杂处理过程,从而更具有一定的实用性.仿真结果验证了所提算法的有效性.     

基于CMOS图像传感器的压缩感知成像算法

近年来提出的压缩感知理论将信号采样和压缩同时进行,突破了奈奎斯特采样定理的限制,为低采样高分辨率成像提供了可能.为此,提出了一种基于CMOS图像传感器的压缩感知成像算法,采用并行处理策略对CMOS图像传感器A/D转换前的模拟像素矩阵进行压缩采样,减轻了A/D转换模块的负担,大大降低了CMOS图像传感器的功耗,并且该算法实现电路简单.仿真结果表明,所提算法能快速有效地进行测量值的获取,利用TVAL3算法重构的图像主客观质量较好.     

基于压缩感知理论的无线电作弊信号捕捉算法研究

短时且频率未知的无线电作弊信号的捕捉是考试无线电保障工作的重要内容和难点,将压缩感知理论应用到无线电作弊信号捕捉中能够提供高效的解决方案。针对宽频带上稀疏分布的作弊信号场景设计了一种基于压缩感知理论的作弊信号捕捉算法,并通过实验室环境下无线电作弊场景的构建和频谱信息采集,利用Matlab仿真平台对采集到的信号信息进行了仿真验证。结果表明,所提出的算法能够在采样率比传统DFT算法降低1~2个数量级条件下实现对多个未知载频突发信号进行快速、准确地捕捉,充分证明所研究的基于压缩感知的无线电作弊信号发现算法的有效性。     

基于预测编码的无线传感器网络节点数据压缩算法研究

基于一阶预测编码,对无线传感器网络节点采集的数据进行压缩,除去数据之间的冗余信息,大大减少了网络数据传输量.仿真结果表明,采用改进的预测编码进行数据压缩,可极大减少能耗,增加网络生命周期等效果.     

参与式感知系统中基于压缩感知的数据采集算法

基于压缩感知理论提出了一种在参与式感知系统中进行数据采集的算法.该算法通过对节点社会关系的分析,估计得出部分未被传输的节点感知数据,在此基础上对观测矩阵进行更新,使压缩感知算法可以利用已传输的数据和估计得出的数据进行重构.该算法能显著减少参与式感知系统中传输的数据量,同时能够保证较好的数据重构精度.采用随机漫步移动模型进行了仿真实验,验证了算法的可行性.实验表明,与传统的压缩感知算法相比,上述算法在重构成功率相同的情况下,可以显著减少网络传输的数据量,从而降低网络消耗.     

基于数据融合的协作频谱感知算法

协作的频谱感知使认知无线电(CR)网络对主用户进行可靠的检测,并避免了对主用户通信的干扰.数据融合是协作的频谱感知的关键技术.对基于"与"准则、"或"准则、最大后验概率准则和贝叶斯准则的数据融合算法进行了研究,采用这4种融合方法在认知无线电网络中进行协作频谱感知,并比较了它们的频谱检测性能.仿真结果显示最大后验概率准则和贝叶斯准则在认知无线电的环境中有优越的感知性能.