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无线传感器网络中基于数据融合树的压缩感知算法
引用本文:黄海平,陈九天,王汝传,张永灿. 无线传感器网络中基于数据融合树的压缩感知算法[J]. 电子与信息学报, 2014, 0(10)
作者姓名:黄海平  陈九天  王汝传  张永灿
作者单位:1. 南京邮电大学计算机学院 南京 210003; 江苏省无线传感网高技术研究重点实验室 南京 210003
2. 南京邮电大学计算机学院 南京 210003; 江苏省无线传感网高技术研究重点实验室 南京 210003; 宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室 南京 210003
基金项目:国家自然科学基金,江苏省自然科学基金,江苏省科技支撑计划(工业)项目,江苏省属高校自然科学研究重大项目,国家博士后基金特别资助项目,国家博士后基金,江苏省博士后基金,江苏高校科技创新计划,江苏高校优势学科建设工程项目(yx002001)资助课题
摘    要:针对无线传感器网络能量有限等特点,将路由策略考虑到投影矩阵的设计中,该文提出了基于数据融合树的压缩感知算法(Compressed Sensing algorithm based on Data Fusion Tree,CS-DFT)。该算法采用稀疏投影矩阵最小化通信消耗,在生成数据融合树的同时减小投影矩阵与稀疏基之间的相关度以保证数据的重构质量。仿真结果表明,该文提出的算法不仅在重构质量和能量消耗之间做到了很好的平衡,同时对于不同稀疏基下的数据也有较高的适应性。

关 键 词:无线传感器网络  压缩感知  数据融合树  稀疏随机投影

Compressed Sensing Algorithm Based on Data Fusion Tree in Wireless Sensor Networks
Huang Hai-ping,Chen Jiu-tian,Wang Ru-chuan,Zhang Yong-can. Compressed Sensing Algorithm Based on Data Fusion Tree in Wireless Sensor Networks[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2014, 0(10)
Authors:Huang Hai-ping  Chen Jiu-tian  Wang Ru-chuan  Zhang Yong-can
Abstract:
Keywords:Wireless sensor networks  Compressive Sensing (CS)  Data Fusion Tree (DFT)  Sparse Random Projection (SRP)
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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