Sammanfattning av denna webbsida: Vehicular sensor network (VSN) med hjälp av fordonsbaserade sensorer är en ny teknik som kan ge en billig lösning för övervakning och stadsövervakning. För de ständigt rörliga fordonen, som resulterar i oförutsägbar nättopologi, är dataöverföringen i VSN sårbar för paketförluster, vilket försämrar övervakningskvaliteten. För att lösa detta problem föreslås en gemensam metod för provtagning och komprimering av data. Baserat på kompressiv avkänning, detta tillvägagångssätt kräver inte inte inter-sensor kommunikation och antar glesa slumpmässiga projektioner för att ta bort redundans i rumsligt angränsande mätningar. Det är experimentellt visat att den föreslagna algoritmen ger ganska korrekt rekonstruktion av fältet under övervakning, och ådrar sig mycket mindre kommunikationstrafik belastning jämfört med konventionella provtagningsstrategier. Praktiska datamängder, inklusive temperaturfördelningen i Peking och det globala positionssystemet (GPS) spårningsdata för över 6000 taxibilar i staden, används i våra experiment för att verifiera återuppbyggnad noggrannhet och energieffektivitet i systemet. Olika fordonsrörlighetsmodeller används också för att studera påverkan av rörelsebeteende. Simuleringsresultat visar att vårt föreslagna tillvägagångssätt överträffar den konventionella provtagnings- och interpoleringsstrategin, som sprider data i okomprimerat format, med 5 dB i återuppbyggnadskvalitet och med 50 % i kommunikationskomplicerad minskning för samma provtagningshastighet.
Yu m.fl. REF har använt CS för att avlägsna redundansen i rumsligt angränsande mätningar i Vehicular Sensor Network (VSN).
Efficient sampling and compressive sensing for urban monitoring vehicular sensor networks
{'venue': 'IET Wireless Sensor Systems', 'journal': 'IET Wireless Sensor Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}