改进型压缩感知图像算法在煤矿物联网中的研究  

Study of Improved Compressed Sensing for Image in Mine IOT

作　　者：杨磊[1] 黄友锐[1] 唐超礼[1] 陈珍萍[1] 徐善永[1] 

机构地区：[1]安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南232001

出　　处：《煤矿机械》2015年第8期318-319,共2页Coal Mine Machinery

基　　金：国家自然科学基金项目(51274011);国家自然科学基金项目(51104003);国家自然科学基金项目(61300001)

摘　　要：由于煤矿物联网感知层节点存在数据存储空间和节点能量有限等问题,提出了针对节点采集数据的改进算法,采用Symlets小波对压缩感知算法进行改进,使得压缩感知算法适用于现实应用与研究中,在煤矿物联网中进行仿真验证得出改进算法的应用提高了煤矿物联网数据传输的实时性和延长了网络的生存周期,降低了节点能耗。Due to the perception layer nodes have a problem of limited storage space and energy in Things of Mine,this paper proposes a processing method about the problem. Using Symlets wavelet to improve the Compressed sensing, which improving the real-time of data transmission,extending the life cycle, saving the storage space,reducing the energy consumption.

关 键 词：煤矿物联网 压缩感知 Symlets小波 ROMP 

分 类 号：TN911.73[电子电信—通信与信息系统]