教育部“新世纪优秀人才支持计划”(NCET-11-0873)
- 作品数：4 被引量：22H指数：3
- 相关作者：张波刘郁林张建新朱行涛栗铁桩更多>>
- 相关机构：重庆通信学院中国人民解放军国防信息学院更多>>
- 发文基金：教育部“新世纪优秀人才支持计划”重庆市自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 线性回归的分布式压缩采样算法被引量：2
- 2014年
- 为减少无线传感器网络数据传输量,进而延长网络的生命周期,研究了一种联合线性回归和压缩感知的分布式采样方法。依据节点数据的相关性对网络进行分簇,将感知数据显著线性相关的传感器节点划分到同一簇中。以此为基础,提出了一种基于线性回归的分布式压缩采样算法,该算法联合运用线性回归和压缩感知理论重构节点数据,实现了低速率采样条件下节点数据的高精度重构。对实测温度数据进行仿真实验,结果表明,与等间隔采样相比,该算法减少了71%的采样值个数。
- 张波刘郁林常博文张建新
- 关键词：无线传感器网络压缩感知分簇
- 基于概率稀疏随机矩阵的压缩数据收集方法被引量：8
- 2014年
- 测量矩阵设计是应用压缩感知理论解决实际问题的关键。该文针对无线传感器网络压缩数据收集问题设计了一种概率稀疏随机矩阵。该矩阵可在减少参与投影值计算节点个数的同时,让参与投影值计算的节点分布集中化,从而降低数据收集的通信能耗。在此基础上,为提高网络数据重构精度,又提出一种适用于概率稀疏随机矩阵优化的测量矩阵优化算法。仿真实验结果表明,与稀疏随机矩阵和稀疏Toeplitz测量矩阵相比,采用优化的概率稀疏随机矩阵作为压缩数据收集的测量矩阵可显著降低通信能耗,且重构误差更小。
- 张波刘郁林王开王娇
- 关键词：无线传感器网络压缩感知数据收集
- 基于差值信号稀疏模型的分布式压缩感知被引量：3
- 2012年
- 利用无线传感器网络的空间相关性,构建了一种差值信号稀疏模型,该模型适用于对同一物理现象或事件进行监测的传感器网络应用。在差值信号稀疏模型的基础上,提出了一种适用于该模型的分布式压缩感知算法,该算法能够在节点间不通信的情况下实现对差值信号的编码。仿真结果表明,与单独重构相比,提出的算法可以用更少的观测值联合重构出信号群,以能量有效的方式满足了无线传感器网络的应用。
- 张波刘郁林张建新
- 关键词：无线传感器网络压缩感知
- 基于循环平稳差异的直扩信号盲提取抗干扰方法被引量：9
- 2017年
- 提出一种基于循环平稳差异的直扩信号盲提取抗干扰方法.针对源信号在统计域上的近似独立性,构建直扩通信盲源分离抗干扰模型,基于源信号的循环平稳差异,利用循环自相关函数的典型极值点定义一个用于区分直扩信号和干扰的二阶循环差异度特征参数,通过比较该特征参数的大小进行模式识别,提取出直扩信号而抑制掉干扰,达到抗干扰的目的.仿真结果表明:当信干比(SJR)为-40d B、归一化信噪比(NSNR)为9d B时,直接解扩/解调信号的误比特率约为IE-0.3,而本文所提抗干扰算法误比特率(BER)低至IE-3,可从强干扰中有效分离并提取出直扩信号.
- 朱行涛刘郁林栗铁桩
- 关键词：扫频干扰盲源分离抗干扰
