【摘 要】
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数据压缩技术是提高无线数据传输速度的有效措施之一。传统的数据压缩技术是基于奈奎斯特采样定律进行采样,并根据数据本身的特性降低其冗余度,从而达到压缩的目的。近年来出
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数据压缩技术是提高无线数据传输速度的有效措施之一。传统的数据压缩技术是基于奈奎斯特采样定律进行采样,并根据数据本身的特性降低其冗余度,从而达到压缩的目的。近年来出现的压缩感知理论(Compressed Sensing,CS)则不受制于奈奎斯特采样定律,它是采用非自适应线性投影来保持信号的原始结构,以直接采集压缩后的数据的方式,从尽量少的数据中提取尽量多的信息。本论文详细介绍了压缩感知理论与在之基础上发展而来的分布式压缩感知理论(Distributed Compressed Sensing,DCS),并对这两种理论重构信号所需要的测量速率、时间复杂度等进行了仔细的分析与比较。在此理论研究的基础上,结合传感网中的实际采集数据和能量模型,将这两种理论运用于感知信号群的处理中。仿真结果表明,在两种理论的重构过程不受任何噪声和干扰的情况下,DCS能够以更少的观测次数达到与CS相同的重构效果,从而能更加节省传感网中的能量消耗。除此之外,本文还首次重点研究了量化噪声对于这两种理论重构的不同影响,结果说明,尽管DCS的理论模型所需要的观测次数还是显著小于CS,但是由于它对于量化噪声更为敏感,所以重构时需要的量化比特数更多。
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