基於確定性量測矩陣的壓縮無線感知技術研究

《基於確定性量測矩陣的壓縮無線感知技術研究》是依託哈爾濱工業大學，由王強擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：基於確定性量測矩陣的壓縮無線感知技術研究
• 依託單位：哈爾濱工業大學
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：王強

項目摘要

如何充分利用無線感測器網路節點感知數據的時、空相關性，以能量有效的方式更加高效地獲取感興趣的數據是無線感測器網路套用亟待解決的問題。壓縮感知理論提出了以採樣和壓縮同時進行的模式將模擬信號直接處理為數字形式的有效途徑。本項目研究以大規模無線感測器網路的高效數據採集為研究背景，以具有確定性量測矩陣的壓縮感知方法為研究核心，以感知數據的快速、高效重構算法為研究支撐，形成無線感測器網路的壓縮感知、數據採集、信息重構的系統方法，實現大規模感測器網路數據的壓縮無線感知技術。將具有確定性量測矩陣的壓縮感知方法與無線感測器網路相結合，將會顯著地提高無線感測器網路數據採集的效率和精度、降低網內數據通訊量及改善網路的能源利用率和均衡度。

結題摘要

本研究項目旨在針對基於確定性量測矩陣的壓縮無線感知技術進行深入研究。項目緊密圍繞所提出的四個主要研究要點，從確定性量測矩陣構造、高效數據採集方法、感知數據的高效重構方法研究入手，充分挖掘無線感測器網路節點感知數據的時、空相關性，以能量有效的方式更加高效地獲取感興趣的數據，並通過稀疏事件檢測的仿真實驗及實際物理實驗驗證了所提出的算法的有效性。在壓縮感知方法的確定性量測矩陣構造方面，本研究首先對現有的確定性測量矩陣構造方法進行了分析與歸納。其次，提出了基於緊縮和互動投影方法、膨脹圖方法以及邊膨脹圖理論的確定性測量矩陣的構造算法。在大規模無線感測器網路高效數據採集方法方面，研究提出了基於稀疏二進制測量矩陣和移動代理的數據採集方法，面向能量均衡的無線感測器網路壓縮數據採集方法，以及基於最小能量消耗的最優數據融合樹構建算法。在感測器網路感知數據的高效重構方法研究方面，本研究首先對經典壓縮感知數據重構算法的性能及條件進行分析，然後研究了測量矩陣與重構算法的協同構造算法，並對基於貪婪正交匹配算法的壓縮感知重構算法進行了探討。此外，對基於智慧型最佳化算法的直接求解L0範數最小化問題的壓縮感知重構算法進行了深入的探討。分別提出了基於遺傳算法和模擬退火的智慧型最佳化算法、智慧型貪婪最佳化算法、基於人工免疫算法和基於細菌覓食算法的直接求解L0最小範數的壓縮感知信號重構算法，提高了信號重建的精度。在套用於稀疏事件檢測的壓縮無線感知技術研究方面，以無線感測器網路套用中的高溫事件檢測，以及認知無線電頻譜感知中利用壓縮感知技術進行頻譜漏洞的檢測為實際套用背景，開展了實驗研究。驗證了所提出的確定性測量矩陣設計、無線感測器網路中基於壓縮感知的數據高效採集以及高精度數據重構算法的實際有效性。同時對套用壓縮感知技術充分挖掘遙感光譜成像和光聲成像中的稀疏信息以提高成像質量的方法進行了探索，提出了有效提升圖像解析度和壓縮效率的圖像採集及增強算法。本研究充分挖掘了基於確定性測量矩陣壓縮無線感知技術的各項相關理論基礎，加以整合和提升。並能夠理論與實際相結合，通過實際物理系統對理論創新點進行驗證。在研究內容和成果形式上圓滿完成了計畫書的要求。