作者:张娜 单位:上海市计算技术研究所;上海计算机软件技术开发中心 出版:《计算机应用与软件》2016年第04期 页数:5页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFJYRJ2016040320 DOC编号:DOCJYRJ2016040329 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《无线传感器网络数据的相关性自适应压缩感知》PDF+DOC2013年第02期 周剑,张明新 《无线传感器网络中基于相关性的数据压缩算法》PDF+DOC2015年第02期 惠丽,任倩倩,徐辉,王宇,钟颖莉 《基于StOMP算法的WSN压缩感知数据重构》PDF+DOC2017年第09期 黄志清,张严心,李梦佳,成志鹏 《无线传感器网络最优曲线压缩算法》PDF+DOC2012年第18期 韩丽红,林蔚,毕海囡,李波 《无线传感器网络中分布式数据压缩方法》PDF+DOC2010年第18期 王英杰,鞠时光,阴晓加 《基于遗传算法的无线传感器网络覆盖控制优化策略》PDF+DOC2010年第11期 屈巍,汪晋宽,赵旭,刘志刚 《无线传感器网络中最优覆盖节点集的求解算法》PDF+DOC2007年第11期 贾杰,陈剑,常桂然,赵林亮 《无线传感器网络中分布式小波压缩》PDF+DOC2007年第11期 董辉,卢建刚,孙优贤 《无线传感器网络中基于面积矢量的数据压缩算法》PDF+DOC2014年第07期 龙胜春,龙军,袁锋 《无线传感器网络数据的迭代凸优化重构》PDF+DOC2013年第09期 常国锋,张军
  • 考虑到无线传感器网络WSNs能量、通信带宽、计算能力及成本有限,不适合大规模数据传输,同时存在数据冗余,需要进行数据压缩处理,提出一种新的基于遗传算法的压缩感知CS(Compressive Sensing)重构方法,应用于无线传感器网络数据压缩中。详细阐述分布式WSNs数据压缩特点,压缩感知基本理论,基于遗传算法的CS重构新方法以及在WSNs数据压缩中的应用。通过实验仿真证明,从压缩比、节点平均能耗、网络生存时间和网络时延四个方面,与DCCM算法及CCS算法的WSNs数据压缩算法进行比较,提出的算法具有较高的压缩比,提高了采集数据的重构精度,降低了数据冗余度和网络通信量,提高了网络效率。

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