【摘 要】
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针对移动群智感知任务中区域全覆盖感知成本过高问题,提出基于压缩感知的移动群智感知任务分发(CS-TD)机制。首先提出了感知任务整体成本模型,该模型综合考虑了参与感知任务
【机 构】
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网络文化与数字传播北京市重点实验室（北京信息科技大学）,北京信息科技大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61502040);北京市属高校高水平教师队伍建设支持计划青年拔尖人才培育计划项目(CIT&TCD201804055);北京信息科技大学“勤信人才”培养计划项目;网络文化与数字传播北京市重点实验室开放课题项目(ICDDXN001)~~
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针对移动群智感知任务中区域全覆盖感知成本过高问题,提出基于压缩感知的移动群智感知任务分发(CS-TD)机制。首先提出了感知任务整体成本模型,该模型综合考虑了参与感知任务的节点个数、节点的感知次数与数据上传次数;然后基于成本模型,分析感知节点的日常移动轨迹,结合压缩感知数据采集技术,提出了一种基于感知节点轨迹的压缩感知采样方法;其次通过区域全覆盖最少节点(RCLN)算法,选出最佳节点集合,对节点进行任务分配,利用压缩感知技术恢复节点数据;最后在多次感知任务的迭代中对感知节点的可信程度进行评定,保证任务方案的
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