【摘 要】
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为了解决大规模状态监测数据处理中高精度与大规模之间的矛盾,利用压缩感知处理宽带信号优于奈奎斯特采样定律的特性,提出了一种适合于测量云存储系统状态的压缩感知状态监测
【机 构】
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解放军理工大学气象海洋学院气象水文指挥系,解放军理工大学第六十三研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61070174）
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为了解决大规模状态监测数据处理中高精度与大规模之间的矛盾,利用压缩感知处理宽带信号优于奈奎斯特采样定律的特性,提出了一种适合于测量云存储系统状态的压缩感知状态监测方法 SDCS.该方法是在经典匹配追踪MP算法的基础上,增加贝努利矩阵行和为零的约束条件而得到的,可用于测量含直流分量的稀疏信号,并保证原始的重构算法依然满足改进后的目标函数.然后,利用仿真实验测评了该方法在蚁群文件系统FFS状态监控中的应用效果.实验测试结果表明,针对稀疏度为10的状态信息,当测量次数大于70时,所有异常结点可被精确定位,且压缩
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