Abstract-Compressed sensing (CS) är en ny teknik för att återvinna glesa data från underprovade mätningar. Det visar stor potential att minska energi för sensornätverk. För det första föreslås en grundläggande global superpositionsmodell för att erhålla mätningar av sensordata, där en provtagningsmatris modelleras som kanalimpulsresponsmatris (CIR) medan den sparifierande matrisen uttrycks som den distribuerade vågettransform (DWT). Både provtagnings- och sparifieringsmatriser beror dock på var sensorerna finns, så denna modell är mycket sammanhängande. Detta strider mot antagandet av CS och ger lätt hög data återvinning fel. I detta dokument föreslår vi, för att minska samstämmigheten, att man kontrollerar överföringskraften hos vissa noder med hjälp av t-genomsnittlig-ömsesidig-sammanhållning, och återvinningskvaliteten förbättras avsevärt. Slutligen, för att göra tillvägagångssättet mer realistiskt och energieffektivt, är CIR superposition begränsad i lokala kluster. Två nyckelparametrar, radien av kraftkontrollregionen och radien av lokala kluster, är optimerade baserat på samstämmighet och resurs hänsyn i sensornätverk. Simuleringsresultat visar att det föreslagna systemet ger en hög återvinningskvalitet för nätverksbaserade data och verifierar att t-genomsnitt-ömsesidig-sammanhållning är ett bra kriterium för att optimera prestandan för CS i vårt scenario.
I REF föreslås en grundläggande global superpositionsmodell för att erhålla mätningar av sensordata, där en provtagningsmatris modelleras som kanalimpulsrespons (CIR) matris medan den sparifierande matrisen uttrycks som den distribuerade våget transform.
Optimized Local Superposition in Wireless Sensor Networks with T-Average-Mutual-Coherence
{'venue': None, 'journal': 'Progress in Electromagnetics Research-pier', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}