無線傳感網中一種基于量化壓縮感知的圖像傳輸方法研究.pdf

1、Candès、Tao、Romberg、Donoho等提出的壓縮感知(Compressing Sensing，CS)理論:信號采樣與壓縮同時發(fā)生，使得待采樣信號的壓縮比率大大降低。無線傳感器網絡中圖像作為用戶觀測現(xiàn)場最有效直觀的參數(shù)，備受研究人員關注。由于圖像數(shù)據(jù)量大，傳統(tǒng)的采樣定理對節(jié)點的處理速度，存儲能力，能耗有較高要求，這些成為多媒體傳感器網絡推廣的一大阻力。壓縮傳感理論利用圖像信號的稀疏性和可壓縮性去除數(shù)據(jù)間的冗余度，節(jié)省存儲空間

2、，簡化數(shù)據(jù)處理，延長網絡的壽命。但是采樣值經過量化和信道傳輸后，受到量化噪聲和信道噪聲影響。若直接采用重構算法重建，恢復后的信號將產生巨大失真，所以WSN圖像傳輸需要優(yōu)化的量化編碼方法和強魯棒性的重構算法。
　　 目前主要研究對測量值進行基于信息論的Huffman編碼方法和均勻的量化編碼方法，分析量階和重構算法對信號恢復的影響，但很少考慮傳輸噪聲對信號重構的影響。以上研究僅考慮數(shù)據(jù)傳輸?shù)膯蝹€方面，沒有對系統(tǒng)傳輸給出解決方案。本文

3、簡要介紹了與壓縮傳感有關的理論基礎知識、課題研究的背景和意義以及相關研究的國內發(fā)展現(xiàn)狀等。從傳感器網絡自身特點考慮，借助于現(xiàn)有的通信模型即發(fā)送端量化編碼調制，經信道傳輸，接收端解碼解調重構，并以圖像為例:由于圖像數(shù)據(jù)量大和復雜度高，具有普通信號的一般特性，研究主要影響通信系統(tǒng)穩(wěn)定性的測量值編碼與傳輸問題，采用自適應量化編碼和Huffman編碼，推導出系統(tǒng)的誤差上界，并根據(jù)傳輸數(shù)據(jù)的先驗信息，給出最優(yōu)非線性量化器的設計方案，并通過仿真實驗