针对无线传感器网络能量有限等特点,将路由策略考虑到投影矩阵的设计中,该文提出了基于数据融合树的压缩感知算法(Compressed Sensing algorithm based on Data Fusion Tree,CS-DFT)。该算法采用稀疏投影矩阵最小化通信消耗,在生成数据...
详细信息
针对无线传感器网络能量有限等特点,将路由策略考虑到投影矩阵的设计中,该文提出了基于数据融合树的压缩感知算法(Compressed Sensing algorithm based on Data Fusion Tree,CS-DFT)。该算法采用稀疏投影矩阵最小化通信消耗,在生成数据融合树的同时减小投影矩阵与稀疏基之间的相关度以保证数据的重构质量。仿真结果表明,该文提出的算法不仅在重构质量和能量消耗之间做到了很好的平衡,同时对于不同稀疏基下的数据也有较高的适应性。
在认知无线电场景下,提出一种基于最佳中继选择的认知中继解码转发(decode-and-forward,DF)传输方案,且认知节点(包括源和中继节点)均采用正交频分复用(orthogonal frequency division multiplex,OFDM)调制方式,并在此基础上提出了一种...
详细信息
在认知无线电场景下,提出一种基于最佳中继选择的认知中继解码转发(decode-and-forward,DF)传输方案,且认知节点(包括源和中继节点)均采用正交频分复用(orthogonal frequency division multiplex,OFDM)调制方式,并在此基础上提出了一种针对认知源节点和中继节点的联合优化功率分配算法,以使认知用户的信息传输速率达到最大,且同时满足主用户的干扰门限(interference threshold)认知节点的最大和发射功率2个约束条件。理论分析和仿真结果表明:提出的基于最佳中继选择的优化功率分配方案可获得比其他方案更为优越的系统性能。
暂无评论