基于联合稀疏模型的无线传感网数据重构算法

无线传感器网络中数据具有较强联合稀疏特性,应用压缩感知理论,通过联合编码压缩数据,再使用联合解码进行还原,可实现低采样代价收集传感数据。提出了一种基于联合稀疏模型与压缩感知理论的同步子空间追踪算法,以稀疏特性为先验知识,通过回溯迭代方式,判断并选取合适的联合子空间,用更少量观测值实现原始传感数据的精确重构。与SCoSaMP算法、SP算法在不同稀疏特性和不同采样率下相比较,同步子空间追踪算法具有较好的恢复性能。