无线传感网中一种用于压缩感知的测量矩阵优化方法

针对无线传感器网络中传统测量矩阵方法无法满足数据采集需求的问题.提出一种基于离散小波变换基的梯度下降混合算法,对原始测量矩阵进行优化,通过此方法能够降低原测量方法的数据空间复杂度,提高算法的收敛速度,增强测量矩阵与稀疏矩阵的非相关性.实验对比分析,该方法收敛速度快,数据重构成功率明显高于传统测量方法,降低了测量矩阵设计和实现难度,提高了去除信噪能力,适合在低采样率网络环境中应用.

用于压缩感知的无线传感网测量矩阵设计方法

为了解决无线传感器网络中数据采集过程中的冗余和传输能耗问题,深入分析信号的线性测量过程,提出一种用于压缩感知的测量矩阵设计方法。该方法结合对角矩阵和正交基线性表示原理,采用线性结构化的方法构造,过程简单、速度快、稀疏度高、没有冗余,适合硬件资源有限的传感器节点的实现。仿真结果表明,基于对角矩阵线性表示的测量方法与常见的高斯随机矩阵和部分哈达玛矩阵两种测量方法相比,该方法在相同信号重构精度前提下信号恢复成功率更高,传感节点可以通过压缩观测得到更少的测量数据,从而大大减少网络通信量,节约网络能耗,延长网络生存周期。

基于CSI信号的被动式室内指纹定位算法研究

基于信道状态信息(CSI)的定位技术在室内场景应用中被广泛关注,为了提高WiFi信号多径效应对接收信号强度指示的室内定位精度和稳定性,提出一种基于CSI信号的被动式室内指纹定位算法。该算法在离线阶段将定位场所划分为同等大小的区域块,在各连接点位置使用方差补偿的自适应卡尔曼滤波(Kalman)算法对原始数据进行滤波。再对滤波后的数据使用二分K均值聚类(K-means)算法进行分类,将处理得到的CSI幅值和相位信息共同作为指纹;在线阶段根据待测点采集的实时数据与指纹库进行匹配识别,被定位对象无需携带任何设备。仿真实验与实地实验表明,该算法利用信道状态信息中的子载波特征进行定位,能够有效减轻信号接收端的多径衰减影响,定位精度有明显提高。