通信学报

• • 上一篇    下一篇

基于贝叶斯压缩感知的认知WSN数据融合策略

许晓荣,黄爱苹,章坚武   

  • 出版日期:2011-09-30 发布日期:2011-09-16

  • Online:2011-09-30 Published:2011-09-16

摘要: 将贝叶斯压缩感知(BCS)应用于大规模认知无线传感器网络(C-WSN)中的汇聚节点数据融合,提出了一种稀疏贝叶斯估计方法。根据大量认知节点对实际非平稳信号的空时相关性结构,汇聚节点基于层次化贝叶斯分析模型的压缩感知方法进行数据融合,以较大概率重构出多个认知节点的感知信息。仿真结果表明,与基于贪婪算法的正交匹配追踪(OMP)相比,基于BCS的数据融合具有较低的重构均方误差(MSE),且利用感知数据的时空相关性,在较小的压缩比下即可实现快速收敛。所提策略可适用于大规模认知WSN汇聚节点端的数据稀疏重构。

No Suggested Reading articles found!