计算机学报
計算機學報
계산궤학보
CHINESE JOURNAL OF COMPUTERS
2015年
3期
614-624
,共11页
陈善雄%何中市%熊海灵%廖剑伟
陳善雄%何中市%熊海靈%廖劍偉
진선웅%하중시%웅해령%료검위
压缩感知%稀疏重构%无线传感网络%欠采样%物联网
壓縮感知%稀疏重構%無線傳感網絡%欠採樣%物聯網
압축감지%희소중구%무선전감망락%흠채양%물련망
compressed sensing%sparse reconstruction%wireless sensor network%sub-nyquist sampling%Internet of Things
压缩感知(Compressed Sensing,CS)是一种基于稀疏信号的获取和恢复的新理论,能以较小的采样代价获得完整的信号.这一理论符合无线传感网络在带宽和采集能力局限下需要低代价采样的需求.但由于无线传感网络的开放性,其容易受到环境噪声的影响,特别是采用压缩感知方法进行欠采样,虽然可以减小获取数据的开销,但这种“不完整”的欠采样数据对噪声更加敏感.因此抗噪声的健壮的重构算法能有效保证信号重构的精度.文中提出了一种近似梯度下降算法(Proximal Gradient Algorithm,PRG)对噪声下的压缩采样信号进行恢复.该算法通过逐步迭代逼近的方式,求得约束方程最优解,进而还原出原信号.通过与OMP、SP、BP算法比较,PRG算法在噪声环境下表现出较好的重构性能.
壓縮感知(Compressed Sensing,CS)是一種基于稀疏信號的穫取和恢複的新理論,能以較小的採樣代價穫得完整的信號.這一理論符閤無線傳感網絡在帶寬和採集能力跼限下需要低代價採樣的需求.但由于無線傳感網絡的開放性,其容易受到環境譟聲的影響,特彆是採用壓縮感知方法進行欠採樣,雖然可以減小穫取數據的開銷,但這種“不完整”的欠採樣數據對譟聲更加敏感.因此抗譟聲的健壯的重構算法能有效保證信號重構的精度.文中提齣瞭一種近似梯度下降算法(Proximal Gradient Algorithm,PRG)對譟聲下的壓縮採樣信號進行恢複.該算法通過逐步迭代逼近的方式,求得約束方程最優解,進而還原齣原信號.通過與OMP、SP、BP算法比較,PRG算法在譟聲環境下錶現齣較好的重構性能.
압축감지(Compressed Sensing,CS)시일충기우희소신호적획취화회복적신이론,능이교소적채양대개획득완정적신호.저일이론부합무선전감망락재대관화채집능력국한하수요저대개채양적수구.단유우무선전감망락적개방성,기용역수도배경조성적영향,특별시채용압축감지방법진행흠채양,수연가이감소획취수거적개소,단저충“불완정”적흠채양수거대조성경가민감.인차항조성적건장적중구산법능유효보증신호중구적정도.문중제출료일충근사제도하강산법(Proximal Gradient Algorithm,PRG)대조성하적압축채양신호진행회복.해산법통과축보질대핍근적방식,구득약속방정최우해,진이환원출원신호.통과여OMP、SP、BP산법비교,PRG산법재조성배경하표현출교호적중구성능.
