无线传感器网络中空间稀疏场的高效压缩采样
信息论
2014-05-27 v1 math.IT
摘要
无线传感器网络（WSN），即空间部署在地理区域上的自主无线传感节点网络，经常面临空间稀疏场的采集问题。在本文中，我们提出了一种新颖的带宽/能量高效的压缩感知方案，用于在WSN中采集空间稀疏场。本文的贡献有两方面。首先，我们引入了一种稀疏的结构化CS矩阵，并解析地表明它能够精确重建二维空间稀疏信号，例如出现在若干监视应用中的信号。其次，我们解析地评估了我们的CS方案在应用于WSN数据采集时的能量和带宽消耗。数值结果表明，与现有方法相比，我们的CS方案在使用WSN感知空间稀疏场时实现了显著的能耗和带宽节省。
引用
@article{arxiv.1303.1719,
title = {Efficient Compressive Sampling of Spatially Sparse Fields in Wireless Sensor Networks},
author = {Stefania Colonnese and Roberto Cusani and Stefano Rinauro and Giorgia Ruggiero and Gaetano Scarano},
journal= {arXiv preprint arXiv:1303.1719},
year = {2014}
}
备注
Submitted to EURASIP Journal on Advances in Signal Processing