Distributed Compressed Sensing Based on Bipartite Graph in Wireless Sensor Networks
Distributed Compressed Sensing Based on Bipartite Graph in Wireless Sensor Networks
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无线传感器网络中基于二分图的分布式压缩感知
DOI：
10.1007/978-3-642-31020-1_40
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发表时间：
2012-06
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Fenlan Li
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhemin Zhuang;Chuliang Wei;Fenlan Li
结合图论中的二部图思想，提出了一种基于非平衡扩展器的分布式压缩感知网络结构。同时设计了与该体系结构相对应的分布式算法。并将基于非平衡扩展器的分布式压缩感知网络应用于火场仿真实验，通过均方误差和信噪比分析，证明了该模型不仅在降低节点能耗方面效果良好，而且在有噪和无噪情况下都能保证信号重构的性能。
In this paper, Combined with bipartite graph thought in graph theory distributed compressive sensing network architecture based on unbalanced expander is proposed. Meanwhile we’ve designed the distributed algorithm corresponding with the architecture. And we apply the distributed compressive sensing network based on unbalanced expander to the fire ground simulation experiment, through analysis of the mean square error and signal-to-noise ratio, we prove the proposed model not only takes good effect on reducing nodes’ energy consumption but also ensuring the performance for the signal reconstruction in noisy and noise-free case.
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DOI：
10.1017/cbo9780511794308
发表时间：
2012
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Gitta Kutyniok
通讯作者：
Gitta Kutyniok
DOI：
10.1109/icassp.2011.5947148
发表时间：
2011-05
期刊：
2011 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)
影响因子：
--
作者：
D. Otero;G. Arce
通讯作者：
D. Otero;G. Arce
DOI：
10.1109/itw.2007.4313110
发表时间：
2007-09
期刊：
2007 IEEE Information Theory Workshop
影响因子：
--
作者：
Weiyu Xu;B. Hassibi
通讯作者：
Weiyu Xu;B. Hassibi
DOI：
10.1016/b978-0-12-820488-7.00023-2
发表时间：
2020
期刊：
Computing in Communication Networks
影响因子：
--
作者：
Maroua Taghouti
通讯作者：
Maroua Taghouti
DOI：
10.1109/iccis.2010.245
发表时间：
2010-12
期刊：
2010 International Conference on Computational and Information Sciences
影响因子：
--
作者：
Lihui Lan;Shi-guang Ju;Hua Jin
通讯作者：
Lihui Lan;Shi-guang Ju;Hua Jin