张建新
- 作品数：6 被引量：14H指数：3
- 供职机构：重庆通信学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金重庆市自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 基于最佳联合稀疏表示的分布式压缩感知算法被引量：3
- 2012年
- 通过探索无线传感器网络节点感知数据的时空相关性,可以构建适用于不同应用情形的联合稀疏模型。利用联合稀疏模型,提出了一种适用于无线传感器网络的分布式压缩感知算法。该算法采用联合编码联合解码的方式,充分利用了信号内部和信号之间的相关性,从而可以用更少的观测值实现信号群的精确重构。与单独编码单独解码相比,采用联合编码联合解码的方法,在保证信息可靠传输的前提下,减少了整个网络的数据流量,节约了宝贵的能量资源,以能量有效的方式满足了传感器网络的应用。
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- 关键词：无线传感器网络
- 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。
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- 关键词：无线传感器网络压缩感知分簇
- 传感器网络中基于时空相关性的压缩感知算法被引量：2
- 2013年
- 传感器网络节点的能量有限,为节省传感器节点的能耗,提出了利用节点内及节点间的时空相关性的压缩感知模型及算法,减少了通信的数据量,进一步节省了能耗,延长了网络的生命周期。算法在分簇协议和多跳路由优化的基础上,在簇头节点运用较为简单的压缩感知压缩测量方法,降低了计算复杂度。通过对实测数据的误差分析及能耗仿真,验证了该模型及算法的有效性和实用性。
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- 关键词：无线传感器网络压缩感知簇头节点
- 压缩感知在传感器网络中的应用研究被引量：1
- 2012年
- 无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)被应用在诸多领域,如在工业自动化、环境检测、网络控制、生物及能量管理等方面。主要讨论了压缩感知在传感器网络中的应用,研究了压缩感知在传感器网络中应用所需的数学基础,以及重要参数的描述。
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- 关键词：无线传感器网络压缩感知传感器节点稀疏信号
- 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。
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- 关键词：无线传感器网络压缩感知
- 基于隐藏导频的多频带正交频分复用超宽带稀疏信道估计被引量：3
- 2010年
- 在多频带正交频分复用超宽带系统中,基于隐藏导频提出一种稀疏信道估计算法.通过隐藏导频而估计出信道,利用广义信息论准则建立代价函数并探测出非零抽头位置,修正得到稀疏信道估计值,通过降低估计维数提高了算法的估计性能.同时,分析了算法性能和克拉美-罗界(CRB).仿真结果表明,稀疏信道估计算法比传统算法的性能明显提高,且性能更接近于CRB.
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- 关键词：超宽带多频带正交频分复用稀疏性信道估计克拉美-罗界
