基于压缩感知的无线传感器实时监测系统的数据处理方法
专利汇可以提供基于压缩感知的无线传感器实时监测系统的数据处理方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开一种基于 压缩 感知 的无线 传感器 实时监测系统的 数据处理 方法，通过对压缩感知中测量矩阵构建方式的改变，采用二维随机矩阵来代替高斯随机矩阵，并对原有的测量矩阵进行分 块 运算，用坐标 位置 矩阵来确定稀疏二维矩阵中元素值为1的位置，使得还原矩阵的维数大大降低，同时将原有的矩阵乘法转换为矩阵加法运算，提高了运算速度，其显著效果是：通过 算法 改进，使得压缩感知算法能够在实际应用中得以实时，满足一般无线传感器 节点 较小内存的要求，减小计算量，解决了传感器存储溢出以及计算时间较长的问题，提高了系统数据监测的实时性。，下面是基于压缩感知的无线传感器实时监测系统的数据处理方法专利的具体信息内容。
1.一种基于压缩感知的无线传感器实时监测系统的数据处理方法，其特征在于按照以下步骤进行：
步骤(1)：无线传感器节点按照预定周期获取传感器数据x，所述传感器数据x＝T
[x(1)，x(2)，...，x(N)] 为一个N维向量；
步骤(2)：设置循环计数器D＝1，最大循环值为Dm，抽样值为M，其中，抽样值M＝4S，S为传感器数据x中非零数据的个数，Dm的大小等于测量矩阵的分块数且保证 为整数；
步骤(3)：随机生成1×N维的坐标位置矩阵ED＝[ED1，…，EDi，…，EDN]，其中EDi表示坐标位置矩阵ED中第i列的元素值，i＝1，2，…，N，且EDi为[1，K]之间的正整数；
步骤(4)：设置计数器j＝1；
步骤(5)：计算输出数据 且i∈(EDi＝j)，即将坐标位置矩阵ED中元素值为j的那列相对应的传感器数据向量x中的元素求和；
步骤(6)：判断计数器j是否小于K：
如果j不小于K，则进入步骤(7)；
如果j小于K，则设置计数器j＝j+1，返回步骤(5)；
步骤(7)：判断计数器D是否小于最大循环值Dm：
如果D小于Dm，则设置D＝D+1，返回步骤(3)；
如果D不小于Dm，则进入步骤(8)；
步骤(8)：生成输出数据Y，其中
为一个M维的行
向量；
步骤(9)：生成还原矩阵E，其中 为一个Dm×N维的矩阵；
步骤(10)：无线传感器节点将输出数据Y和还原矩阵E传送至基站实现数据还原。
2.根据权利要求1所述的基于压缩感知的无线传感器实时监测系统的数据处理方法，其特征在于：根据预定周期获取传感器数据x为一个1600维的向量，所述最大循环值Dm＝
4。
基于压缩感知的无线传感器实时监测系统的数据处理方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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