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适用于无线传感器网络的层次化分布式压缩感知  
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【英文篇名】 Hierarchical Distributed Compressed Sensing for Wireless Sensor Network
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【作者】 程银波; 司菁菁; 候肖兰;
【英文作者】 CHENG Yinbo; SI Jingjing; HOU Xiaolan; Institute of Information Science and Technology; Yanshan University;
【作者单位】 燕山大学信息科学与工程学院;
【文献出处】 电子与信息学报 , Journal of Electronics & Information Technology, 编辑部邮箱 2017年 03期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 无线传感器网络; 分布式压缩感知; 层次化分布式压缩感知; 分簇;
【英文关键词】 Wireless Sensor Network(WSN); Distributed Compressed Sensing(DCS); Hierarchical Distributed Compressed Sensing(HDCS); Cluster;
【摘要】 分布式压缩感知(Distributed Compressed Sensing,DCS)是在无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)中减少数据传输量、降低能量消耗的有效手段。该文面向分簇WSN,提出层次化分布式压缩感知(Hierarchical Distributed Compressed Sensing,HDCS)。在利用簇内DCS消除簇内时间、空间冗余的基础上,利用簇间DCS消除簇间空间冗余,减少簇头的数据发送量。针对分簇WSN采集信号的结构化稀疏特性,建立块稀疏簇内联合稀疏模型与块稀疏簇间联合稀疏模型,提出HDCS观测方案与层次化联合重构算法。仿真结果表明,与普通DCS相比,HDCS在保证重建信号质量的同时,能够有效减轻簇头的通信负担,并显著降低Sink上的信号重构时间。
【英文摘要】 Distributed Compressed Sensing(DCS) is an effective means to reduce the amount of data transmission and energy consumption in Wireless Sensor Network(WSN). Hierarchical Distributed Compressed Sensing(HDCS) is proposed for clustering WSN. It eliminates the temporal-spatial redundancies among data collected by the cluster members with the intra-cluster DCS, and eliminates the spatial redundancies among clusters with the inter-cluster DCS. According to the signal's structured sparsity, a block-sparse intra-clu...
【基金】 国家自然科学基金(61471313,61303128); 河北省自然科学基金(F2014203183); 燕山大学青年教师自主研究计划课题(13LGB015); 秦皇岛市科学技术研究与发展计划(201602A031)~~
【更新日期】 2017-03-30
【分类号】 TP212.9;TN929.5
【正文快照】 1引言有效的分簇结构能够提高无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)[1,2]的资源利用率、降低路由复杂度、增强网络稳定性[3,4]。研究表明,在分簇WSN中应用压缩感知(Compressed Sensing,CS)[5]或分布式压缩感知(Distributed CompressedUniversity(13LGB015),The Science

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