稀疏信號(hào)

基于壓縮感知技術(shù)的異構(gòu)型物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理

摘 要：對(duì)于大規(guī)模異構(gòu)型物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)處理，傳統(tǒng)的奈奎斯特采樣加有損數(shù)據(jù)壓縮處理不僅需要大量的存儲(chǔ)空間和能量消耗，而且會(huì)導(dǎo)致部分信息的不可逆損失，為此，文中提出了一種基于壓縮感知技術(shù)的異構(gòu)型物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理方法。該方法利用信號(hào)本身具有的稀疏性，以遠(yuǎn)低于奈奎斯特的采樣率同步實(shí)現(xiàn)信號(hào)感知和壓縮，后期采用相應(yīng)的優(yōu)化算法精確恢復(fù)出原始的高維信號(hào)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的無(wú)損壓縮和恢復(fù)，從而有效節(jié)約感知節(jié)點(diǎn)的存儲(chǔ)空間和功耗，提高整個(gè)異構(gòu)型物聯(lián)網(wǎng)的能效比和魯棒性。