Sammanfattning av denna webbsida: Kompressiv avkänning (CS) är en ny teknik inom digital signalbehandling som kan fånga upp fysiska signaler med hög upplösning från få mätningar, vilket utlovar imponerande förbättringar inom området trådlösa sensornätverk (WSN). I detta arbete undersöker vi i stor utsträckning effektiviteten hos kompressiv avkänning (CS) när verkliga COTS-resource-konstruerade sensornoder används för kompression och utvärderar hur de olika parametrarna kan påverka energiförbrukningen och produktens livslängd. Med hjälp av data från en riktig datauppsättning jämför vi en implementering av CS med hjälp av täta kodningsmatriser, där prover samlas in med en Nyquist-hastighet, med rekonstruktion av signaler som provtas med en sub-Nyquist-hastighet. Kvaliteten på återhämtningen tas upp, och flera algoritmer används för återuppbyggnad som utnyttjar de intra- och inter-signala korrelationsstrukturerna. Vi definierar slutligen en optimal underprovtagnings- och återuppbyggnadsalgoritm som kan uppnå den bästa återuppbyggnaden med minsta möjliga energi för kompressionen. Resultaten verifieras mot en uppsättning olika typer av sensorer på flera noder som används för miljöövervakning.
Som en livskraftig lösning för att spara energi används kompressiv avkänning i REF, vilket kan förbättra livslängden för enheten i WSNs.
Sparse Recovery Optimization in Wireless Sensor Networks with a Sub-Nyquist Sampling Rate