基于压缩感知的质量可伸缩低信息密度数据收集方法

摘要

针对分布式感知网络通信信道不稳定、网络信息密度低的特点，本发明利用感知数据时空相关性和压缩感知中测量矩阵的可扩展性最大限度优化数据收集质量，提出基于压缩感知的质量可伸缩低信息密度数据收集方法。首先基于信源的信息密度初设测量矩阵的维度，然后结合实时有效通信带宽调整测量矩阵的维度，实现数据收集质量可伸缩控制。本发明通过测量矩阵的扩缩，能够根据信源的信息密度和网络带宽状态动态调整数据收集质量，具有广泛的适应性。

主权项

基于压缩感知的质量可伸缩低信息密度数据收集方法，其特征在于首先基于信源的信息密度初设测量矩阵的维度，然后结合实时有效通信带宽调整测量矩阵的维度，实现数据收集质量可伸缩控制，至少还包括以下步骤，步骤一、基于信源的信息密度初设测量矩阵的维度：1）在信源周围布置传感器,2）节点数据采集，3）计算信息密度，4）初设测量矩阵；步骤二、结合实时有效通信带宽调整测量矩阵的维度，实现数据收集质量可伸缩控制：1）进行观测编码，2）采用压缩感知子空间追踪（SubspacePursuit, SP）算法进行重构，若残差小于阈值，其中大于零，则转3）；否则，逐步增加测量矩阵的行数，直至重构残差小于阈值才停止扩维，3）判断实时有效通信带宽的优劣：若实时有效通信带宽较好，唤醒部分节点，测量矩阵扩维；否则，部分节点休眠，测量矩阵降维，4）根据扩维或降维后测量矩阵得到的测量值，采用SP算法重构数据。