稀疏度自适应回溯追踪算法改进

针对压缩感知重构算法中信号稀疏度未知和步长大小固定的问题,提出一种新的压缩感知信号重构算法,即基于弱选择的稀疏度自适应回溯追踪(SPWAMP)算法。该算法将自适应思想、变步长迭代思想与回溯思想相结合,在未知信号稀疏度的情况下,利用阈值方法选取预选集,通过变步长更新支撑集原子个数并结合回溯思想剔除不可靠原子,最终实现信号精确重构。仿真结果表明,当信号稀疏度K达到65时,该算法重构精度相对稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法提高了40%,而此时正交匹配追踪(OMP)算法、子空间追踪(SP)算法和分段弱选择正交匹配追踪(SWOMP)算法已无法实现重构。因此,该算法相对其它同类算法提高了信号重构精度。

稀疏度自适应分段正交匹配追踪算法改进

在基于压缩感知的信号重构问题中,有一类常见情况——未知信号稀疏度.针对此类情况,提出稀疏度自适应分段正交匹配追踪(Sparsity Adaptive Stagewise Orthogonal Matching Pursuit,SAStOMP)算法,该算法将自适应思想、变步长迭代思想与分段正交思想相结合,在未知信号稀疏度的情况下,自适应地选择支撑集原子的个数,最终实现信号的精确重构.仿真结果表明,针对长度为256位的原始信号,该算法重建效果优于正交匹配追踪算法、正则化正交匹配追踪算法和分段正交匹配追踪算法等.

一种改进的无线传感器网络DV-HOP定位算法

为了解决DV-HOP算法在节点随机部署环境下定位误差较大的缺点,提出一种基于DV-HOP多通信半径的加权双曲线定位算法RWHDV-HOP。该算法通过理想跳数与实际跳数的差值修正平均跳距,结合多通信半径使跳数小数化,利用基于跳数加权的双曲线算法估算未知节点坐标。仿真结果表明,在相同条件设置下,RWHDV-HOP算法定位精度比传统DV-HOP算法提高了25%,比RWDV-HOP算法提高了10%。因此,基于DV-HOP多通信半径的加权双曲线定位算法RWHDV-HOP在节点随机部署环境下能够较大程度上提高节点定位精度。

清渠

我。做了一个梦。一个晕洇着江面水汽的梦。三月里草长莺飞，鹅黄嫩柳在微风里摇曳，抽出一痕一痕的春。浩渺烟波里有位仙风道骨的钓者，安然自得。梦。醒了。无情的现宴撕开梦的美丽，没有烟波浩渺，没有怡然垂钓，只有烈烈骄阳，目之所及，只有龟裂的河床，深深的裂口仿佛是千涸久矣的嘴唇，声声嘶哑出无奈。独坐在船头的钓者居然在钓着鱼缸里一尾小鱼，只有那抹孤独的身影与梦里相似。曾经认为“地球上最后一滴水是人的眼泪”是很遥远的事，却在今日成为了触目惊心的现实之景，我该向谁讨回清渠？