基于壓縮感知的嵌入式圖像采集節(jié)點(diǎn)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著物聯(lián)網(wǎng)和智慧地球概念的提出，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WirelessSensorNetwork，WSN)的研究和應(yīng)用得到了前所未有的發(fā)展。WSN是由大量傳感器節(jié)點(diǎn)組成，傳感器節(jié)點(diǎn)部署在一定的環(huán)境中通過(guò)一定的方式建立起無(wú)線網(wǎng)過(guò)，完成對(duì)環(huán)境等特定信息的采集和傳輸?shù)葐?wèn)題。傳感器節(jié)點(diǎn)通常攜帶單片機(jī)作為微處理器，由此帶來(lái)的問(wèn)題就是復(fù)雜的計(jì)算處理以及對(duì)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)問(wèn)題。
　　 近幾年提出的壓縮感知(CompressiveSensing，cs)技術(shù)

2、通過(guò)降低傳統(tǒng)采樣率的技術(shù)來(lái)減少WSN中的數(shù)據(jù)量，有效減少冗余數(shù)據(jù)的采集和處理，完成了節(jié)點(diǎn)在傳輸過(guò)程中能源有限的問(wèn)題，成為WSN中研究的關(guān)鍵技術(shù)。本文通過(guò)引入嵌入式技術(shù)，借助壓縮感知理論，設(shè)計(jì)了一種圖像采集節(jié)點(diǎn)。該節(jié)點(diǎn)擺脫了圖像數(shù)據(jù)量大，在WSN中難以廣泛運(yùn)用的困境。
　　 本文簡(jiǎn)要介紹了壓縮感知理論相關(guān)的基礎(chǔ)知識(shí)、課題研究的背景和意義以及相關(guān)研究的國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀等，主要對(duì)壓縮感知理論在傳感器網(wǎng)絡(luò)的中圖像的應(yīng)用進(jìn)行介紹和研究，同時(shí)借助

3、嵌入式技術(shù)作為開發(fā)手段設(shè)計(jì)了基于壓縮感知的圖像采集節(jié)點(diǎn)。首先，分析壓縮感知中經(jīng)典的信號(hào)稀疏表示方法，選用離散小波變換對(duì)圖像信號(hào)進(jìn)行稀疏表示，從而滿足節(jié)點(diǎn)所采集的圖像能夠進(jìn)行壓縮感知處理。鑒于設(shè)計(jì)的一般使用性，本文在測(cè)量矩陣的設(shè)計(jì)時(shí)，選用了壓縮感知中最常用的高斯隨機(jī)矩陣作為測(cè)量矩陣;其次，本文在壓縮感知理論研究的基礎(chǔ)上，搭建了軟件和硬件平臺(tái)，設(shè)計(jì)了基于壓縮感知的圖像采集節(jié)點(diǎn)，通過(guò)軟件的形式將算法應(yīng)用到所開發(fā)的節(jié)點(diǎn)中;最后，通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試，觀