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压缩感知在无线传感网中的应用研究
作 者: 高杨
导 师: 宋荣方
学 校: 南京邮电大学
专 业: 通信与信息系统
关键词: 压缩感知 分布式压缩感知 无线传感网
分类号: TN929.5
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
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内容摘要
数据压缩技术是提高无线数据传输速度的有效措施之一。传统的数据压缩技术是基于奈奎斯特采样定律进行采样,并根据数据本身的特性降低其冗余度,从而达到压缩的目的。近年来出现的压缩感知理论(Compressed Sensing,CS)则不受制于奈奎斯特采样定律,它是采用非自适应线性投影来保持信号的原始结构,以直接采集压缩后的数据的方式,从尽量少的数据中提取尽量多的信息。本论文详细介绍了压缩感知理论与在之基础上发展而来的分布式压缩感知理论(Distributed Compressed Sensing,DCS),并对这两种理论重构信号所需要的测量速率、时间复杂度等进行了仔细的分析与比较。在此理论研究的基础上,结合传感网中的实际采集数据和能量模型,将这两种理论运用于感知信号群的处理中。仿真结果表明,在两种理论的重构过程不受任何噪声和干扰的情况下,DCS能够以更少的观测次数达到与CS相同的重构效果,从而能更加节省传感网中的能量消耗。除此之外,本文还首次重点研究了量化噪声对于这两种理论重构的不同影响,结果说明,尽管DCS的理论模型所需要的观测次数还是显著小于CS,但是由于它对于量化噪声更为敏感,所以重构时需要的量化比特数更多。
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全文目录
摘要 4-5 Abstract 5-8 第一章 绪论 8-15 1.1 研究背景与意义 8 1.2 数据压缩技术 8-11 1.2.1 传统数据压缩技术 9 1.2.2 压缩感知理论 9-11 1.3 无线传感器网络 11-14 1.3.1 无线传感器网络概述 11-12 1.3.2 无线传感器网络数据压缩的必要性 12-14 1.4 本文主要工作和内容安排 14-15 第二章 压缩感知理论 15-26 2.1 原信号的稀疏表示 15-16 2.2 测量阵的设计 16-18 2.3 重构算法的设计 18-23 2.4 压缩感知优势及不足 23-24 2.5 压缩感知在传感网中的观测方式 24-25 2.6 本章小结 25-26 第三章 分布式压缩感知理论 26-41 3.1 分布式信源编码 26-27 3.2 联合稀疏模型 27-29 3.2.1 JSM-1:稀疏共同成分+独立成分 27-28 3.2.2 JSM-2:共同的稀疏支撑型 28 3.2.3 JSM-3:非稀疏共同成分+稀疏独立成分 28-29 3.3 基于随机投影的分布式感知 29-34 3.4 DCS与CS的仿真比较分析 34-39 3.4.1 不同信号数目下的测量速率 34-35 3.4.2 不同稀疏度下测量值数目之比 35-36 3.4.3 不同信号数目下信号的平均信噪比 36-37 3.4.4 算法的时间复杂度 37-39 3.5 本章小结 39-41 第四章 CS在无线传感网中的应用 41-56 4.1 研究背景 41-42 4.1.1 基于感知数据相关性的压缩 41 4.1.2 CS/DCS用于WSN的优势 41-42 4.2 观测重构模型 42-43 4.3 簇头节点能量模型 43-46 4.3.1 单节点能量模型 43-45 4.3.2 簇头能量模型 45-46 4.4 仿真分析 46-55 4.4.1 重构误差 46-47 4.4.2 信号平均信噪比 47-49 4.4.3 量化的影响 49-53 4.4.4 簇头消耗能量 53-55 4.5 本章小结 55-56 第五章 结束语 56-57 5.1 工作总结 56 5.2 后续展望 56-57 致谢 57-58 参考文献 58-64 作者攻读硕士学位期间发表的论文 64
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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 无线通信 > 移动通信
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