公开(公告)号：CN107196738A

公开(公告)日：2017-09-22

申请号：CN201710276348.7

申请日：2017-04-25

Applicant: 湘潭大学

Inventor： 田淑娟 ,  章颢议 ,  李哲涛 ,  池金龙 ,  周仪璇

IPC: H04L1/00 ,  H04W16/10 ,  H04W84/18 ,  H03M7/30

CPC classification number: H04L1/0014 ,  H03M7/30 ,  H04W16/10 ,  H04W84/18

Abstract: 在稀疏度未知的前提下，传统重构算法如果对信号的稀疏度估计过高，就会使重构算法收敛速度变慢，算法的复杂度变大，如果对信号的稀疏度估计过低，就会发生漏检。本发明提出在信号稀疏度度未知的情况下基于动态范数的压缩感知数据收集方法，该方法利用范数来重构原始信号，基于信号的重构误差，采用均方误差近似梯度法来动态更新值，进一步检测出信号的稀疏度以及支撑集。本发明能够根据信源的传输信息，在信源稀疏度未知的情况下高质量的还原出原始信号，具有广泛的适应性。

公开(公告)号：CN105050105B

公开(公告)日：2019-02-15

申请号：CN201510514933.7

申请日：2015-08-21

Applicant: 湘潭大学

Inventor： 李哲涛 ,  章颢议 ,  裴廷睿 ,  田淑娟 ,  朱江

IPC: H04W24/00 ,  H04W84/18

Abstract: 针对无线传感器网络中通信信道不稳定、网络信息密度低的问题，本发明提出基于压缩感知的高能效低信息密度数据收集方法，该方法利用测量矩阵的优化设计最大限度的剔除冗余数据，提高数据收集的质量。首先判断测得的观测向量能否重构出原始信号，然后在保证精确重构的前提下对测量矩阵进行优化，从而减少数据量的收集，达到剔除无效观测的目的。本发明能够根据信源的传输信息，动态调整数据收集质量，具有广泛的适应性。

公开(公告)号：CN105050105A

公开(公告)日：2015-11-11

申请号：CN201510514933.7

申请日：2015-08-21

Applicant: 湘潭大学

Inventor： 李哲涛 ,  章颢议 ,  裴廷睿 ,  田淑娟 ,  朱江

IPC: H04W24/00 ,  H04W84/18

CPC classification number: Y02D70/122 ,  H04W24/00 ,  H04W84/18

Abstract: 针对无线传感器网络中通信信道不稳定、网络信息密度低的问题，本发明提出基于压缩感知的高能效低信息密度数据收集方法，该方法利用测量矩阵的优化设计最大限度的剔除冗余数据，提高数据收集的质量。首先判断测得的观测向量能否重构出原始信号，然后在保证精确重构的前提下对测量矩阵进行优化，从而减少数据量的收集，达到剔除无效观测的目的。本发明能够根据信源的传输信息，动态调整数据收集质量，具有广泛的适应性。