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基于
联合稀疏模型
的无线传感网数据重构算法
无线传感器网络中数据具有较强联合稀疏特性,应用压缩感知理论,通过联合编码压缩数据,再使用联合解码进行还原,可实现低采样代价收集传感数据。提出了一种基于
联合稀疏模型
与压缩感知理论的同步子空间追踪算法,以稀疏特性为先验知识,通过回溯迭代方式,判断并选取合适的联合子空间,用更少量观测值实现原始传感数据的精确重构。与SCoSaMP算法、SP算法在不同稀疏特性和不同采样率下相比较,同步子空间追踪算法具有较好的恢复性能。
2022-02-15 20:53:33
1.56MB
无线传感器网络
压缩感知
联合稀疏模型
数据重构
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