无线传感器网络中基于空间相关性的分布式压缩感知
Spatial Correlation based Distributed Compressed Sensing in Wireless Sensor Networks
  
DOI:
中文关键词:  无线传感器网络;分布式压缩感知;空间相关性
英文关键词:wireless sensor networks; distributed compressed sensing; spatial correlation
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划)(2009AA01Z241)、国家重点基础研究发展计划(973计划)(2007CB310607)、国家自然科学基金(60772062)、江苏省高校自然科学基金(09KJB510015)、南京工业大学青年教师学术项目
作者单位
胡海峰 南京邮电大学 江苏省无线通信重点实验室 
杨震 南京邮电大学 信号处理与传输研究院 
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中文摘要:
      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。
英文摘要:
      In this paper,spatial correlation based Distributed Compressed Sensing (DCS) model and algorithm was presented in Wireless Sensor Networks (WSN),where spatial correlation and joint sparse models between the sensor nodes can be exploited in order to compress and reconstruct sensor observations in an energy efficient manner based on coding/decoding algorithm of DCS.Finally,the analysis of relationship between reconstruction error and compression ratio in DCS and Energy efficient performance of DCS are carried out in simulation.Simulation results show that DCS can achieve acceptable estimation accuracy in an energy efficient way.
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