基于压缩感知的移动群智感知任务分发机制

针对移动群智感知任务中区域全覆盖感知成本过高问题，提出基于压缩感知的移动群智感知任务分发（CS-TD）机制。首先提出了感知任务整体成本模型，该模型综合考虑了参与感知任务的节点个数、节点的感知次数与数据上传次数；然后基于成本模型，分析感知节点的日常移动轨迹，结合压缩感知数据采集技术，提出了一种基于感知节点轨迹的压缩感知采样方法；其次通过区域全覆盖最少节点（RCLN）算法，选出最佳节点集合，对节点进行任务分配，利用压缩感知技术恢复节点数据；最后在多次感知任务的迭代中对感知节点的可信程度进行评定，保证任务方案的最优性。对CS-TD分发模型进行多次实验验证，与已有的CrowdTasker算法相比，CS-TD算法平均成本降低了30%以上。CS-TD模型能有效降低感知节点的消耗，能在全覆盖感知任务中降低整体感知成本。     

压缩感知在传感器节点信息采集中的应用

随着无线传感器网络的快速发展,海量数据的处理、存储与传输给传统的以高速ADC和存储通信设备带来了巨大的压力.由于传感器节点采集的感知数据具有时间相关性,本文提出基于压缩感知理论的采样压缩方法,其打破了传统奈奎斯特采样定理的限制,在前端只需远低于奈奎斯特采样频率采样信号就可以完成对原始信号的精确重构,并构造了基于压缩感知的模拟信息转换器(AIC)模型.最后通过以Matlab为平台进行实验仿真,结果表明:该模型可以用较少的观测值即可精确重构稀疏信号,并且其重构精度与观测数M、稀疏度K有关.     

基于压缩感知的信号欠采样和重建研究

为了实现基于压缩感知理论的信号欠采样和重建,采用模拟信息转换器和正交匹配追踪（0rthogonal Matching Pursuit,OMP）算法对正弦脉冲信号的欠采样和信号重建进行了仿真分析。通过Matlab仿真分析验证了压缩感知理论在信号欠采样和重建过程中的可行性,通过对此在不同信噪比下的效果发现,在高信噪比时,性能较好,可以为信号采样系统和信号恢复处理系统的设计应用提供理论参考。最后,总结讨论了压缩感知在射频和无线通信领域的应用价值。     

基于压缩感知的MIMO-TDCS频谱感知方法

针对MIMO-TDCS系统频谱感知中因数据量大而较难实现的难题,提出一种利用压缩感知的MIMO-TDCS频谱感知方法.在电磁环境一致的情况下,收发两端分别用远低于乃奎斯特的采样速率对电磁环境信号进行采样,然后用正交匹配追踪算法对信号进行重构,并通过二元门限进行状态判决.实验结果证明,运用压缩感知技术能大大减少电磁环境宽带信号的快速采样和处理难度,在选取合理测量值的情况下能够准确恢复信号,进而能有效地检测和剔除干扰,达到抗干扰的目的.     

深度图像的分块自适应压缩感知

针对基于空域上下采样的深度编码框架中,由边缘信息损失带来的视点绘制质量下降的问题,提出了一种面向视点绘制质量的深度图像分块自适应压缩采样方法。在基于分块压缩感知和光滑Landweber投影重构的BCS_SPL框架下,利用图像块的方差表征其边缘信息,并据此进行自适应采样,以提高深度图像重构和视点合成质量。结果表明,在相同的采样率下,相比上下采样和BCS_SPL方法,本文提出的分块自适应压缩感知方法在绘制视点的PSNR和主观质量上都有提高。     

基于压缩感知理论的图像融合方法

基于压缩感知（Compressed Sensing,CS）理论,提出了一种采样点少且结构简单易实现的图像融合方法。对需要处理的两幅或多幅图像进行小波变换,分别对得到的小波系数进行稀疏处理得到稀疏矩阵,通过系数绝对值较大法进行融合,对融合后的系数矩阵通过随机观测获取压缩采样,而图像恢复则是对得到的压缩采样通过求解最优化的问题得到。由于对小波系数进行了稀疏处理,故该方法可以用少量的采样点来恢复图像。实验结果表明,在相同采样点下,该方法得到的图像质量（PSNR）明显优于传统的系数绝对值较大法融合;在少量采样点下,采用该方法也可以使融合的图像达到较好的效果。     

基于DFT基的矿井视频监控图像分块压缩感知方法

针对矿井视频监控图像受噪声干扰影响大,采用常规的图像采样和压缩方法存在图像模糊和传输时间过长等问题,提出了一种矿井视频监控图像分块压缩感知方法。该方法通过建立矿井视频监控图像分块压缩感知模型,在井下图像采集节点利用稀疏随机矩阵进行压缩采样,然后在地面监控中心利用正交匹配追踪( OMP )算法重构图像。研究结果表明,采用本文算法的重构图像误差小、重构时间短,所需信号采样点数少;与扰频Hadamard矩阵相比,采用稀疏随机矩阵和高斯随机矩阵作为观测矩阵对图像信号重构的峰值信噪比( PSNR)提高4 dB~5 dB;本文算法与基于小波基的算法相比,信号重构的PSNR提高1 dB~4 dB,重构时间缩短至少80％以上。     

基于压缩感知的无线传感器网络动态采样方法

基于固定采样率的无线传感网（WSN）压缩感知（CS）在收集随时间变化的数据时难以获得满意的数据恢复精度。针对该问题,提出了一种基于数据预测和采样率反馈控制的动态采样方法。首先,汇聚节点通过分析当前采样时段与上一采样时段获取数据的线性度量指标,预测数据的变化趋势;然后,根据预测结果计算感知节点未来的采样率,并通过反馈控制机制对感知节点的采样过程进行动态调节。实验结果表明,相比基于目前广泛采用的基于固定采样率的无线传感网压缩感知数据收集方法,该方法能够有效提高压缩数据的恢复精度。     

一种基于压缩感知的无线传感信号重构算法

压缩感知(Compressed Sensing,CS)是一种基于稀疏信号的获取和恢复的新理论,能以较小的采样代价获得完整的信号.这一理论符合无线传感网络在带宽和采集能力局限下需要低代价采样的需求.但由于无线传感网络的开放性,其容易受到环境噪声的影响,特别是采用压缩感知方法进行欠采样,虽然可以减小获取数据的开销,但这种“不完整”的欠采样数据对噪声更加敏感.因此抗噪声的健壮的重构算法能有效保证信号重构的精度.文中提出了一种近似梯度下降算法(Proximal Gradient Algorithm,PRG)对噪声下的压缩采样信号进行恢复.该算法通过逐步迭代逼近的方式,求得约束方程最优解,进而还原出原信号.通过与OMP、SP、BP算法比较,PRG算法在噪声环境下表现出较好的重构性能.     

基于压缩感知的合成聚焦超声成像的研究

为解决合成聚焦技术用于超声成像中存在数据存储量大的问题,针对超声回波信号在频域内存在稀疏性的特点,利用压缩感知技术对其在频域进行压缩采样,使用最优化方法完成对回波信号的重建,最终将恢复的信号送入成像系统完成超声成像。通过仿真实验,将该方法用于点目标进行非均匀稀疏采样,所获得的压缩信号恢复出原始信号,完成了成像。结果表明,基于压缩感知的合成聚焦成像方法,在保证成像质量的前提下,可以大幅度减少数据量,降低系统复杂度,仅使用50%数据量,图像质量仍未出现明显失真。     

基于群智感知的城市噪声检测与时空规律分析

通过在地图上用不同颜色表示不同的噪声污染等级,噪声地图能直观地展示城市各个区域的噪声污染情况.为了高效、经济地得到噪声地图,实现了一个基于群智感知的城市噪声检测和噪声地图生成系统.该系统以参与者的智能手机为感知终端,实现噪声污染数据的测量与采集;通过在服务器上综合处理所有感知终端的测量数据得到各个区域的噪声污染信息,使得用户可以在手机上查看噪声地图;在此基础上,对城市噪声的时空规律进行了分析和讨论.为解决测量数据是随意的和不完全的问题,该系统采用一种基于压缩感知的数据采样和压缩方法:各个感知终端独立地、随意地进行数据测量和压缩而不需要相互通信,服务器依然能够恢复重建出所有区块的噪声污染信息.实验结果表明,文中系统能够在保证精度的情况下,有效地减少感知终端的数据传输代价.     

一种适用于图像信号的压缩感知测量矩阵

矿井无人工作区监控图像信息量较大,在图像的传输、存储阶段对硬件性能要求较高,造成传感器节点耗能增大、寿命骤减等问题,目前Gause、Bernoulli等压缩感知测量矩阵在重建矿井监控图像信号时精度较低。针对上述问题,设计了一种新的基于帕斯卡矩阵的块状压缩感知测量(BPCSM)矩阵。BPCSM矩阵利用时域非均匀采样与分块思想,将多个相同的小尺寸帕斯卡矩阵以对角线方式排列,同时结合联合正交匹配追踪算法实现矿井监控图像信号的压缩采样与重建,利用帕斯卡矩阵行元素有序排列的特点加强对图像信号低频段的采样,提高重建精度。实验结果表明:BPCSM矩阵对矿井监控图像信号的重建精度远高于Gause、Bernoulli等常用测量矩阵,当采样率为0.3时,基于BPCSM矩阵重建的矿工图像的峰值信噪比(PSNR)约为26 dB,矿工面部轮廓较为清晰;当采样率为0.5时,基于BPCSM矩阵重建的矿工图像的PSNR已达30 dB,几乎可以恢复矿工图像的全部细节,表明BPCSM矩阵具有较好的重建性能;通过选择合适的帕斯卡矩阵尺寸能够进一步提高图像信号的重建性能,满足矿井环境应用要求。     

基于纹理自适应全变分滤波的图像分块压缩感知优化算法

图像分块压缩感知重构模型通过分块方式解决了压缩感知中观测矩阵过大带来的计算复杂度较高和存储空间较大的问题,但分块重构时会产生块效应,其需要通过去块效应滤波加以消除。现有的滤波方法并未考虑图像纹理细节恢复问题,造成了重构质量的降低。为解决该问题,首先提出了一种基于灰度熵的纹理自适应采样方法。随后分析了分块压缩感知中块效应的产生和经自适应采样后块效应得到缓解的原因,并将全变分滤波引入到图像分块压缩感知平滑投影迭代重构过程之中,提出了一种基于图像分块纹理信息的双树离散小波硬阈值滤波和全变分滤波的自适应加权滤波模型,用其取代原平滑投影迭代算法的滤波过程,在自适应采样缓解块效应的基础上,更有效地保存图像的细节信息。仿真实验表明,与多种已有方案相比,该方案可显著提升重建图像的主客观质量,同时可有效保留图像的纹理细节。     

空间欠采样太赫兹时域光谱成像方法

文章针对传统太赫兹时域光谱成像技术存在的扫描时间长以及数据存储量大等问题,提出了一种基于压缩感知理论的空间欠采样太赫兹时域光谱成像方法。首先通过扫描电机获得目标非等间隔欠采样信号,然后利用压缩感知方法来重构缺失像素点的太赫兹信息。实验结果显示,当压缩比为0.5时,所重构的太赫兹信号与全采样条件下的信号相关性可达99.95%。通过对压缩重建图像的显示分析,时域图像中的缓变区域和频谱成像中的低频信号恢复效果较好。该方法为快速太赫兹光谱成像提供了一种有效的技术手段。     

基于联合子空间模型的模拟信息转换器研究进展

依据Shannon采样定理的模拟-数字转换器越来越难以满足对高频、宽频信号的采样需求,为实现低速 率采样同时缓解数据传输、存储及处理的压力,基于亚Nyquist采样的模拟信息转换器(analog-to-information convertor,AIC)成为研究热点.首先概述压缩感知理论、单向量空间和联合子空间(union of subspaces,UoS)采样理论,着重总结和对比几种符合UoS模型信号的AIC采样架构及恢复算法,进一步提出一种多天线采样系统架构及基于子空间分解的增强型重构方法,最后展望了AIC未来的研究方向.     

光子学压缩感知技术研究进展

压缩感知是近来发展的一种新型的信号获取方法。根据压缩感知理论,频域稀疏信号可以以远低于奈奎斯特定律所规定的采样率进行采样和高精度的恢复。压缩感知在宽带信号获取中的应用将有利于降低对模数转换器的要求。最近,利用光子学技术实现基于压缩感知的稀疏信号获取引起了相关领域的广泛兴趣。光子学技术及其相关器件的应用可以大大提高系统的带宽,使得光子学压缩感知成为超宽带稀疏信号获取的一种很有前景的方法。本文综述了光子学压缩感知技术在稀疏信号获取中应用的研究进展,并给出一些研究成果。     

改进微分进化算法在压缩感知中的应用

压缩感知是基于信号稀疏性提出的采样理论,它在压缩成像、医学图像、雷达成像、天文学、通信等领域都有广泛的应用.压缩感知问题的求解本质上是一个优化问题,本文在微分进化算法的基础上对其改进,提出了一种改进微分进化算法,将其应用于压缩感知问题的求解中,取得了良好的效果.     

基于小波树模型的CoSaMP压缩感知算法

无线传感网络存在网络带宽限制和传感器节点的能耗问题,实际应用中通常希望可以通过重构算法从采集的少量数据中还原出原始信息,压缩感知理论为上述问题提供了一个解决思路。利用压缩感知理论,对无线传感器网络中温度传感器的监测信号进行了压缩感知的应用研究。针对传统压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法中测量次数多、重构精度低等问题,利用信号的小波系数所形成的连通树的结构特性,提出了基于小波树模型的压缩采样匹配追踪算法。将该算法应用到无线传感器网络监测信号的压缩感知仿真实验中,与传统压缩采样匹配追踪算法的重构性能进行比较,结果表明该算法较传统压缩采样匹配追踪算法在一定范围内对无线传感器网络中的温度信号具有更好的压缩感知性能。     

结合压缩感知理论的快速分形编码

针对分形编码因为高压缩比所造成的编码失真以及编码时间过长的问题,提出了结合压缩感知理论的快速分形编码算法.该算法基于小波变换系数的特性,对变换后的低频子图分形编码,再根据压缩感知理论高效采样编码的特点以及低频差值子图及其它子图的稀疏性,通过压缩感知理论对低频差值子图及其它子图采样再编码,弥补分形解码后图像的失真和细节信息的缺失.实验结果表明,该算法不仅缩短了编码时间,而且在压缩比相当的情况下,能够获得高质量的重构图像.     

基于压缩感知的多媒体视频图像去噪方法研究

目前,多媒体视频图像是信息传递的重要手段之一。但是,部分视频图像中的噪声严重影响了信息传递,而常规去噪方法的效果不理想。因此,提出了基于压缩感知的多媒体视频图像去噪方法。结合压缩感知理论,通过全变分图像去噪、离散小波正交变换和Shannon/Nyquist采样,完成图像去噪处理。经过实验分析,与常规去噪方法相比,此方法更能发挥稀疏集合的优势,大大降低了采样率和降噪处理的成本,并获得了比较好的去噪效果。