面向稀疏信號的物聯(lián)網高效傳輸體系及關鍵技術研究.pdf

1、物聯(lián)網被視為繼計算機、互聯(lián)網之后世界信息產業(yè)發(fā)展的第三次浪潮，應用前景巨大。其中信息感知與傳輸在物聯(lián)網應用中起著至關重要的作用。但由于噪音及干擾等因素的影響，物聯(lián)網中低功耗節(jié)點之間的數(shù)據(jù)傳輸并不可靠，而傳統(tǒng)的信源、信道編碼通常為節(jié)點端引入額外的能量開銷及復雜的計算。如何在不可靠傳輸及資源受限的情況下，快速準確地傳輸原始信息是一個亟待解決的問題。
　　考慮到物聯(lián)網中眾多的原始信息具有稀疏性，本文將壓縮感知理論應用于資源受限物聯(lián)網的稀

2、疏信號傳輸體系中以提高網絡性能。其主要研究內容包括以下部分:
　　1.針對有損鏈路過渡區(qū)范圍廣而數(shù)據(jù)傳輸并不可靠的問題，本文利用信號固有的稀疏特性，將有損傳輸過程中的數(shù)據(jù)丟失模擬為隨機壓縮采樣。接收端通過接收到的部分數(shù)據(jù)即可通過重構算法恢復原始稀疏信號。進一步考慮到長數(shù)據(jù)包傳輸導致的塊狀丟包不利于信號重構，我們在節(jié)點端進行交織以隨機化數(shù)據(jù)丟包，保證了信號的傳輸性能。實驗結果表明，該方法大大拓寬了有損鏈路空間可用范圍，且相對于傳統(tǒng)的

3、數(shù)據(jù)丟失重傳-插值方法能夠有效減少能耗并提高重構精度。
　　2.針對若干傳感器節(jié)點信道接入問題，本文利用感知信息的結構化稀疏特性，提出了結構化稀疏信號隨機信道接入?？紤]到傳統(tǒng)多量測向量模型中投影矩陣構造不適用于該場景下，我們將多量測向量問題轉化為單量測向量問題。并在節(jié)點端引入感知概率的概念以控制通信量，通過聯(lián)合考慮隨機信道接入及信號重構需求，求得最優(yōu)感知概率以最小化系統(tǒng)傳輸能耗。
　　3.針對現(xiàn)有的壓縮數(shù)據(jù)收集耗能較大的問題

4、，本文提出了基于分簇結構的最稀疏壓縮數(shù)據(jù)收集。相對于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)收集方法，該機制中每個量測值只需一個節(jié)點的數(shù)據(jù)，大大減少了傳輸量。注意到數(shù)據(jù)傳輸可通過調節(jié)功率直接傳輸或中間節(jié)點轉發(fā)兩種方式，本文分別對其能耗建模以進行比較。并在上述能耗模型下獲取最優(yōu)簇大小。該方法能夠以較少的能耗進行壓縮感知下的數(shù)據(jù)收集，且節(jié)點故障時魯棒性較好。
　　4.針對壓縮感知應用中稠密投影矩陣導致高感知及傳輸能耗的問題，本文提出一種簡單易構造的稀疏高斯矩陣。通