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公开(公告)号：CN103476040B
公开(公告)日：2016-04-27
申请号：CN201310440039.0
申请日：2013-09-24
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明请求保护一种带有隐私保护的分布式压缩感知数据融合方法，涉及无线网络领域。设计了一种分布式场景下，基于数据稀疏位置信息隐藏的隐私保护融合方法，通过数据稀疏支撑集特征学习、数据真实稀疏位置隐藏和分布式压缩感知融合观测，避免了传统隐私保护融合方法所带来的额外通信开销，更有利于传感器网络的数据处理。本发明提出的数据隐私保护融合方法对于传感器网络数据隐私保护效果明显，同时利用分布式压缩感知融合的策略能够有效地降低网络能耗，提高算法效率和数据处理性能，利于用户管理，便于网络应用及规模的拓展。
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公开(公告)号：CN102932847B
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201210417982.5
申请日：2012-10-26
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明请求保护一种基于稀疏表示分类器的分布式压缩感知数据分类方法，涉及无线网络领域。针对传统分类方法应用于规模较大或应用较多的传感器网络时，未充分考虑传感节点数据传输和处理负担过重以及数据稀疏相关的特点，设计了一种适用于相关稀疏数据的分类方法，将数据稀疏系数的共有部分和特有部分作为分类依据，合理地对传感器数据进行处理。本发明提出的数据分类方法对于传感器网络数据分类结果比较准确，同时利用稀疏系数的策略能够有效地降低网络能耗，提高算法效率和数据处理性能，利于用户管理，便于网络应用及规模的拓展。
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公开(公告)号：CN102932847A
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201210417982.5
申请日：2012-10-26
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明请求保护一种基于稀疏表示分类器的分布式压缩感知数据分类方法，涉及无线网络领域。针对传统分类方法应用于规模较大或应用较多的传感器网络时，未充分考虑传感节点数据传输和处理负担过重以及数据稀疏相关的特点，设计了一种适用于相关稀疏数据的分类方法，将数据稀疏系数的共有部分和特有部分作为分类依据，合理地对传感器数据进行处理。本发明提出的数据分类方法对于传感器网络数据分类结果比较准确，同时利用稀疏系数的策略能够有效地降低网络能耗，提高算法效率和数据处理性能，利于用户管理，便于网络应用及规模的拓展。
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公开(公告)号：CN103476040A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201310440039.0
申请日：2013-09-24
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明请求保护一种带有隐私保护的分布式压缩感知数据融合方法，涉及无线网络领域。设计了一种分布式场景下，基于数据稀疏位置信息隐藏的隐私保护融合方法，通过数据稀疏支撑集特征学习、数据真实稀疏位置隐藏和分布式压缩感知融合观测，避免了传统隐私保护融合方法所带来的额外通信开销，更有利于传感器网络的数据处理。本发明提出的数据隐私保护融合方法对于传感器网络数据隐私保护效果明显，同时利用分布式压缩感知融合的策略能够有效地降低网络能耗，提高算法效率和数据处理性能，利于用户管理，便于网络应用及规模的拓展。
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