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J-GLOBAL ID：201702222238690577   整理番号：17A0207712

センサノード情報収集における圧縮センシングの応用【JST・京大機械翻訳】

Application of compressed sensing in sensor node information collection

著者 (4件)： Zhao Lei (School of Physics Electrical Information,Ningxia University) ,  Yu Along (School of Physics Electrical Information,Ningxia University) ,  Xu Dongping (School of Automation and Electrical Engineering,Nanjing University of Technology) ,  Sun Shiyu (School of Automation and Electrical Engineering,Nanjing University of Technology)
資料名： Chuanganqi yu Weixitong  (Chuanganqi yu Weixitong)
巻： 35  号： 8  ページ： 141-143,147  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2884A  ISSN： 2096-2436  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 無線センサネットワークの急速な発展により,大規模データの処理,蓄積,および伝送は従来の高速ADCとメモリ通信装置によって巨大な圧力をもたらした。センサノードが収集した感知データには時間依存性があるため、本論文では、圧縮センシング理論に基づくサンプリング圧縮方法を提案し、従来のNYQUISTサンプリング定理の制限を打破し、フロントエンドにおいてサンプリング周波数サンプリング信号より遥かに低く、原始信号の精確な再構築を完成させることができる。圧縮センシングに基づくアナログ情報変換器(AIC)モデルを構築した。最後に,MATLABをプラットフォームとして用いて,シミュレーション実験を行った。このモデルは比較的少ない観測値で再信号を再ことができ、しかもその再構成精度は観測数M、スパース度Kと関係がある。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アナログ系 ,  透視図法 ,  標本化定理 ,  通信装置 ,  *情報収集 ,  再構成 ,  高速度 ,  シミュレーション ,  時間依存性
準シソーラス用語： MATLAB ,  サンプリング周波数 ,  大規模データ ,  無線センサネットワーク ,  *圧縮センシング ,  *センサノード , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： compressed sensing(CS) ,  analog-to-information convertor(AIC) ,  sparse signal

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  信号理論  (ND02020G) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： センサノード ,  情報収集 ,  圧縮センシング ,  応用