壓縮感知在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著無線傳感器網(wǎng)絡(luò)規(guī)模擴(kuò)大，能量消耗、數(shù)據(jù)流量增大等問題越顯突出。
　　 壓縮采樣技術(shù)的出現(xiàn)為解決這些問題提供了一種有效途徑，因此，成為目前研究的一個(gè)熱點(diǎn)。本文將壓縮感知技術(shù)應(yīng)用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，作了如下幾個(gè)方面的研究工作。
　　 針對(duì)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中信號(hào)的恢復(fù)精度問題，本文在正交匹配追蹤算法、正則化匹配追蹤算法以及稀疏度自適應(yīng)匹配追蹤算法基礎(chǔ)上綜合得到一種改進(jìn)的稀疏度自適應(yīng)匹配追蹤恢復(fù)算法。該算法的主要思想是：在整個(gè)

2、迭代過程中，首先，求解當(dāng)前階段中數(shù)量固定的最大相關(guān)系數(shù)所對(duì)應(yīng)原子索引來構(gòu)建候選集，再在其基礎(chǔ)上選出滿足正則化要求的原子索引集，然后根據(jù)已選的索引集，采用相同的方法得到數(shù)量固定的最大相關(guān)系數(shù)索引值來構(gòu)建支撐集，將支撐集對(duì)應(yīng)的原子集進(jìn)行正交化處理，并根據(jù)新支撐集恢復(fù)稀疏信號(hào)，求解殘余值，最后比較前后兩次的殘余值二范數(shù)，對(duì)應(yīng)的更新迭代段索引、選擇最大相關(guān)系數(shù)的數(shù)量、殘余值，一直到滿足停止條件為止。通過軟件實(shí)驗(yàn)的仿真，將改進(jìn)算法與稀疏自適應(yīng)匹配

3、追蹤恢復(fù)算法相比較，在一定的噪聲干擾下，改進(jìn)算法能夠精確恢復(fù)原始信號(hào)，其成功恢復(fù)概率提高了10％左右，且具有良好的抗噪特性。
　　 在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中信號(hào)恢復(fù)基礎(chǔ)上，為了研究如何提高網(wǎng)絡(luò)中檢測(cè)處于工作狀態(tài)稀疏節(jié)點(diǎn)的概率，本文分析壓縮感知基本原理和L1范數(shù)最小化問題，得到一種改進(jìn)的下降迭代檢測(cè)算法。該算法的主要思想是：設(shè)置一個(gè)最大的迭代次數(shù)，每一次進(jìn)入迭代之前，將本次迭代的次數(shù)與最大值比較。如果大于最大值，就停止迭代；否則，繼續(xù)迭