Abstract-I detta papper tittar vi på problemet med korrekt rekonstruera distribuerade signaler genom insamling av ett litet antal prover vid en datainsamlingspunkt. De tekniker som vi utnyttjar för att göra det är Compressive Sensing (CS) och Principal Component Analysis (PCA). PCA används för att hitta transformationer som sparifierar signalen, som krävs för CS att hämta, med god approximation, den ursprungliga signalen från ett litet antal prover. Vårt tillvägagångssätt anpassar sig dynamiskt till icke-stationära verkliga världssignaler genom onlineuppskattning av deras korrelationsegenskaper i rum och tid; dessa utnyttjas sedan av PCA för att härleda omvandlingarna för CS. Tillvägagångssättet är lättåtkomligt och robust, oberoende av det specifika routingprotokollet som används och som i hög grad kan överträffa standardsystem för insamling av uppgifter. Effektiviteten i vår återställningsalgoritm, i form av antal överföringar i nätverket kontra återuppbyggnadsfel, visas för syntetiska såväl som för verkliga signaler som vi samlat från en faktisk trådlös sensor nätverk (WSN) distribution. Vi betonar att vår lösning inte är begränsad till WSN, utan lätt kan tillämpas på andra typer av nätverksinfrastrukturer som kräver en approximation online av stora och distribuerade datamängder.
Masiero m.fl. REF använder huvudkomponentanalys för att härleda omvandlingar som sparifierar signaler för CS.
Data Acquisition through Joint Compressive Sensing and Principal Component Analysis
{'venue': 'GLOBECOM 2009 - 2009 IEEE Global Telecommunications Conference', 'journal': 'GLOBECOM 2009 - 2009 IEEE Global Telecommunications Conference', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}