认知传感器网络中基于能量有效性观测的自适应压缩重构方法

摘要

本发明公开了认知传感器网络中基于能量有效性观测的自适应压缩重构方法，根据认知传感器节点功耗受限的特点，节点通过模拟信息转换器对实际感知到数据进行本地检测与压缩测量；利用感知信号的空时相关性结构，感知数据映射到小波正交基级联字典进行稀疏变换，通过加权能量子集函数进行自适应观测，以能量有效的方式获取合适的观测值，同时对所选观测向量进行正交化构造测量矩阵；经压缩测量后的感知数据通过报告信道反馈给汇聚节点，汇聚节点采用基于凸松弛法的梯度投影稀疏重构Barzilai-Borwein方法对感知数据进行自适应重构，实现了重构性能与节点能耗之间的有效折衷。本发明对于感知信号准确重构的同时保障感知节点能量有效性，具有实际的应用意义。