壓縮感知在無(wú)線傳感網(wǎng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)是提高無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸速度的有效措施之一。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)是基于奈奎斯特采樣定律進(jìn)行采樣，并根據(jù)數(shù)據(jù)本身的特性降低其冗余度，從而達(dá)到壓縮的目的。近年來(lái)出現(xiàn)的壓縮感知理論(Compressed Sensing，CS)則不受制于奈奎斯特采樣定律，它是采用非自適應(yīng)線性投影來(lái)保持信號(hào)的原始結(jié)構(gòu)，以直接采集壓縮后的數(shù)據(jù)的方式，從盡量少的數(shù)據(jù)中提取盡量多的信息。
　　本文介紹了壓縮感知理論與在之基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的分布式壓縮感知理論(D

2、istributed Compressed Sensing，DCS)，并對(duì)這兩種理論重構(gòu)信號(hào)所需要的測(cè)量速率、時(shí)間復(fù)雜度等進(jìn)行了仔細(xì)的分析與比較。在此理論研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合傳感網(wǎng)中的實(shí)際采集數(shù)據(jù)和能量模型，將這兩種理論運(yùn)用于感知信號(hào)群的處理中。仿真結(jié)果表明，在兩種理論的重構(gòu)過(guò)程不受任何噪聲和干擾的情況下，DCS能夠以更少的觀測(cè)次數(shù)達(dá)到與CS相同的重構(gòu)效果，從而能更加節(jié)省傳感網(wǎng)中的能量消耗。除此之外，本文還首次重點(diǎn)研究了量化噪聲對(duì)于這兩種