基于概率稀疏随机矩阵的压缩数据收集方法

摘要：

测量矩阵设计是应用压缩感知理论解决实际问题的关键。该文针对无线传感器网络压缩数据收集问题设计了一种概率稀疏随机矩阵。该矩阵可在减少参与投影值计算节点个数的同时，让参与投影值计算的节点分布集中化，从而降低数据收集的通信能耗。在此基础上，为提高网络数据重构精度，又提出一种适用于概率稀疏随机矩阵优化的测量矩阵优化算法。仿真实验结果表明，与稀疏随机矩阵和稀疏 Toeplitz 测量矩阵相比，采用优化的概率稀疏随机矩阵作为压缩数据收集的测量矩阵可显著降低通信能耗，且重构误差更小。

关键词：无线传感器网络、压缩感知、稀疏测量矩阵、数据收集

分类号：TP393;TN911.72(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部新世纪优秀人才支持计划NCET-11-0873;重庆市自然科学基金CSTC2011BA2016;重庆高校创新团队建设计划KJTD201343;重庆市基础与前沿研究计划项目cstc2013jcyj A40045资助课题

在线出版日期：2014-04-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：834-839