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现代化的无线通信在实际应用中必然会伴随着信息传递和传输过程中发生异常问题,从不同的网络节点中获取信息传输的异常数据是排查无线通信异常事件的必要手段。传统的异常数据获取方式通常以ShannonTheory为基础,但这种方式会产生大量的冗余数据并造成大量无用计算,在浪费计算机运算能力的同时大范围数据检索和采样也会占用海量的传输带宽和储存介质,所以排查异常的工作亟需一种创新的方式。压缩感知的核心理论是将数据收集采样过程和压缩过程相互合并,利用数据本身可压缩的特性可大大减少数据采样所需的采样速率,并且最终可利用压缩数据恢复到采样数据的原始形态。由付宁和张京超编著、清华大学出版社出版的《基于压缩感知的模拟信息转换技术》一书,以压缩感知技术的基本理论为基础,详细介绍了压缩理论在数据信号采集领域中的模拟信息转换技术,可作为计算机专业或通信专业的专业教材。
《基于压缩感知的模拟信息转换技术》全书共分为五章,第一章从压缩感知理论整体出发介绍了该理论的发展过程和近年来的研究概况。第二章介绍了随机解调的数学描述、仿真实验及实验平台设计需求,同时还介绍了系统感知矩阵的构造方法并分析了硬件实验。第三章介绍了MWC这种模拟信息转换技术,主要内容包括该技术的基本原理、MWC系统实验平台设计、系统感知矩阵的校准方法等。第四章从基本理论、盲重构算法、随机解调系统等方面介绍了1比特量化的模拟信息转换技术。第五章则介绍了阵列信号空频域参数联合估计研究现状、阵列多频带信号模型、双L型阵列MWC系统、L型延迟阵列MWC系统等内容。随着电子网络的普及及无线技术的发展,传统的转变压缩技术已难以处理大规模的数据采样需求,加之现阶段的无线网络对采样速率的要求不断提高,并且传统技术先大范围采样再压缩时会浪费大量计算机资源,而压缩感知理论是一种可利用信号本身的稀疏性对采集过程及编解码过程进行优化的理论,经常被应用于电子网络工程中的信号处理中。结合该书,与传统的数据采集方式相比,压缩感知有着更高的效率和资源利用率,其应用优势已经在图像传输及处理领域得到体现,并且对无线传输网络的问题解决过程都有极大的帮助。随着现阶段电子通信技术的不断完善和发展,人民群众日常生活中所产生的信息传输及处理需求也在不断增多,对于现代化的大规模网络软硬件设备及传统的信息传输技术带来了极大的挑战。在大规模的数据传输网络中,数据与数据之间往往具有较强的关联性,并且待处理的数据相对较多,所以将压缩感知技术应用于大规模的数据传输网络当中,可有效利用数据件的信息关联性和可压缩性进一步提高数据的传输及采集效率。其中,无线传输网络中的节点和节点之间的联系是网络最基本的要素,但由于诸如噪声、能量限制等环境影响,所以大规模网络对压缩感知技术本身理论也提出了一定的要求,二者互惠互利、相互促进。
现阶段,相关领域的学者已经对压缩感知技术的实际应用进行了很多研究调查,相对成熟的技术包括信号节点的检测、网络环境的监督、信道的估算、路由器节点算法的优化等。以压缩感知技术在拥有多天线广播系统的居民区中的应用为例,小区基站与用户个人天线之间的传输信道可用一个传输矩阵表达出来,不同节点之间的传输间隔为常值,小区居民用户作为接收端拥有该矩阵的全部信息。相关研究调查表示,如果在多天线的广播系统中有效应用压缩感知技术,可利用较少的信道,精准收集用户天线所反馈的数据,有效降低这一过程的运算复杂程度,在增加信道利用率的同时达到了与传统反馈机制相同的处理速度和容量。
压缩感知技术在网络监督系统中的应用也具有很大优势,大规模网络中常规的监管方式为了获得有效的参数和网络实时的性能数据,往往会产生大量且复杂的数据运算。一个规模较大的数据传输网络往往由若干条不同的线路和节点组成,一条完整的数据传输路径往往包括多条不同的线路,而同一条线路往往会同时被不同的传输路径所利用,而利用压缩感知技术可在局部网络线路中推测出整体网络的使用情况,可在减少网络监管次数及降低不同IP之间网络延迟的同时提高网络监管效率,从而间接观测整个数据传输网络环境。
如何解决大规模数据传输网络中的异常数据采集及处理问题是电子网络领域学者所研究的重点方向,压缩感知是一种新型的数据处理技术,对于这一研究方向有着重要的促进和推动作用,但现阶段压缩感知理论和技术的实际应用仅仅处于初期阶段,《基于压缩感知的模拟信息转换技术》一书为相关人员的研究工作提供了理论参考,推动了我国压缩感知技术的发展,其还有巨大的潜力等待学者进一步开发和利用。
作者:万剑锋 单位:桂林电子科技大学北海校区电子信息学院