【摘 要】
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本文将贝叶斯压缩感知(BCS)应用于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
【机 构】
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浙江大学 信息与通信工程研究所, 杭州 310027
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本文将贝叶斯压缩感知(BCS)应用于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 汇聚节点侧的数据稀疏重构.
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