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机构地区:[1]兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州730070
出 处:《自动化与仪器仪表》2014年第1期77-78,共2页Automation & Instrumentation
摘 要:分布式无线传感网络面临着数据采样和传输方面的发展瓶颈问题。本文研究分析了能较好地适应并解决这一问题的分布式压缩感知(Distributed Compressed Sensing,DCS)算法。从理论上重点研究了DCS算法中JSM(Joint Sparse Model,JSM)的三种模型JSM-1,JSM-2,JSM-3。通过仿真对CS和DCS算法性能进行了对比分析。结果表明:DCS算法相比CS算法能以更少的测量值实现对原始信号群的精确重建,降低了节点能耗,延长了网络的生命周期。Distributed Wireless Sensor Networks facing data sampling and transmission aspects of development bottlenecks. This study analyzes can better adapt to and solve the problem of distributed compressed sensing (Distributed Compressed Sensing, DCS) algorithms. This paper focuses on the theoretical DCS algorithm JSM (Joint Sparse Model, JSM) three models JSM-1, JSM-2, JSM-3. The CS and DCS simulation algorithm performance were compared. The results showed that:DCS algorithm relative to CS algorithm can use less accurate measurements to reconstruct the original signal group, save node energy and prolong the network lifetime.
关 键 词:压缩感知 无线传感器网络 分布式压缩感知 联合稀疏模型
分 类 号:TP393.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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