[發明專利]一種無線傳感網絡中大數據量壓縮感知編解碼方法

有效

• 申請號: 201811445814.0
• 申請日: 2018-11-29
• 公開（公告）號: CN109547961B
• 公開（公告）日: 2020-06-09
• 發明（設計）人: 宋萍;郄有田;郝創博
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: H04W4/38
• 分類號: H04W4/38;H04W28/06;H04W84/18;G08C17/02;H03M7/30
• 代理公司: 北京理工大學專利中心 11120
• 代理人: 李微微;仇蕾安

本發明公開了一種無線傳感網絡中大數據量壓縮感知編解碼方法，對信號進行逐級分解的方法，主信號包含在前幾級的信號中，有效的保護了我們所需的有效信號，并且弱化了噪聲信號，提高了信號的準確性；對稀疏化的信號進行分級壓縮編碼，分解后的信號在數據總量上大大降低，并且可提高重構的實時性和精度；設計了一個總測量矩陣Mmax×N，每一級分信號的測量矩陣作為該測量矩陣的子矩陣，不保存多余的測量矩陣，降低了硬件資源的使用率；在單個分信號的編碼數據傳輸完成后，便可以對原始信號進行重構并輸出，先重構出來的是稀疏向量系數最大的分信號，而后不斷的累加級數較高的分信號，實現細節的修正，提高了數據傳輸的實時性。

技術領域

本發明屬于數據處理技術領域，具體涉及一種無線傳感網絡中大數據量壓縮感知編解碼方法。

背景技術

無線傳感器測試網絡采集的數據大部分為溫度、濕度、振動、位移、聲音等自然界中的一維數據。無線傳感器網絡中的數據壓縮編碼主要針對這類一維信號開展。壓縮編碼之所以可以做到數據壓縮，實質上利用了無線傳感器網絡的數據相關性。這種相關性包括時間相關性和空間相關性。因此，相應的壓縮算法也可以分為：基于時間相關性的數據壓縮算法，基于空間相關性的數據壓縮算法，以及基于時空相關性的數據壓縮算法。

這些典型的數據壓縮算法和設計思路多數僅考慮了數據的冗余性，沒有考慮無線傳輸中的不穩定性和丟包現象。為此，luo和Lee等人將壓縮感知算法引入無線傳感器網絡領域，在成功剔除了數據空間冗余的同時保證了數據對丟包的不敏感性。Xiong L等人結合小波變換，通過壓縮感知算法剔除了數據的時空冗余。但是這些算法需要較高維度的測量信號保證數據的重構精度，影響了數據的壓縮率和終端顯示的實時性。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的是提供一種無線傳感網絡中大數據量壓縮感知編解碼方法，可以提高數據重構的實時性和精度，節約了網絡的傳輸帶寬。

一種數據壓縮感知編解碼方法，包括如下步驟：

步驟一，對原始信號進行稀疏變換和分級：

步驟1)、將原始信號進行稀疏轉換，計算原始信號的稀疏表示α；

步驟2)、初始化殘差信號的稀疏表示α_r＝α；

步驟3)、計算第1級分信號的稀疏表示，具體為：

針對殘差的稀疏表示α_r中的每個元素，判斷元素值是否大于或等于σmax(α_r)，其中，分量系數σ根據實際情況確定，取值為0-1之間的小數：

如果是，將該元素值賦值給當前級分信號對應位置；再將殘差α_r中的該元素的值置為0；

如果否，將當前級分信號與該元素對應位置的值置為0；

遍歷殘差α_r中的所有元素后，得到當前級分信號稀疏表示的各元素值，以及更新后的殘差的稀疏表示α_r；獲得當前級分信號的稀疏度；

步驟4)、利用當前殘差，按照步驟3)的方法分解得到下一級分信號；以此類推，直至分解級數達到設定閾值或者殘差信號的p范數小于設定閾值；

步驟二，信號逐級編碼壓縮：

隨機生成一個M×N維的伯努利隨機矩陣，作為總的測量矩陣Φ；其中，N表示原始信號的維數；M的取值根據最后一級分信號的稀疏度K_n確定：M≥cK_nlog(N/K_n)，其中c值根據信號的先驗知識確定；

則第i級分信號對應的測量矩陣Φi為總測量矩陣Φ的前M_i行數據；

利用各級分信號對應的測量矩陣對各級分信號的稀疏表示進行編碼壓縮，得到編碼信號；