I detta dokument beaktas sensornätsscenarier där de underliggande signalerna av intresse uppvisar en grad av gleshet, vilket innebär att de på en lämplig grund kan uttryckas i form av ett litet antal icke-nollkoefficienter. Efter den framväxande teorin om kompressiv avkänning (CS) beaktas en övergripande arkitektur där sensorerna får potentiellt bullriga prognoser av data, och den underliggande sparheten utnyttjas för att återvinna användbar information om de signaler av intresse, som kommer att kallas distribuerad sensor perception. För det första diskuterar vi frågan om vilka prognoser av uppgifterna som ska erhållas, och hur många av dem. Sedan diskuterar vi hur man kan dra nytta av eventuella gemensamma gleshet av signaler som förvärvats av flera sensorer, och visa hur detta kan ytterligare förbättra slutsatsen av händelserna från sensornätverket. Två praktiska sensortillämpningar demonstreras, nämligen distribuerad bärbar actionigenkänning med hjälp av lågeffektsensorer och distribuerad objektigenkänning med hjälp av högeffektkamerasensorer. Experimentella data stöder nyttan av CS-ramverket i distribuerad sensoruppfattning.
Referensreferensreferensreferensen föreslog till exempel att man skulle använda CS för att dra nytta av den möjliga gemensamma glesheten hos flera sensorsignaler.
Distributed Sensor Perception via Sparse Representation
{'venue': 'Proceedings of the IEEE', 'journal': 'Proceedings of the IEEE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}