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联合稀疏信号恢复中的分布式路径协同优化算法
被引量：
1
1
作者
左加阔
陶文凤
+3 位作者
包永强
方世良
赵力
邹采荣
《信号处理》
CSCD
北大核心
2013年第8期964-970,共7页
基于融合中心的多观测向量联合稀疏信号恢复算法需要将各个传感节点的数据传输到融合中心(融合中心可能远离各个节点),该方法在节点功率受限以及缺少融合中心的传感网络中并不适用。为了克服上述困难,本文提出了一种分布式路径协同优化...
基于融合中心的多观测向量联合稀疏信号恢复算法需要将各个传感节点的数据传输到融合中心(融合中心可能远离各个节点),该方法在节点功率受限以及缺少融合中心的传感网络中并不适用。为了克服上述困难,本文提出了一种分布式路径协同优化算法来解决上述问题。由于采用了分布式计算和路径协同优化,各个传感节点只需与其近邻节点进行少量的数据交互,每个节点所消耗的传输数据功率和所承受的计算复杂度较低。实验结果表明,本文提出的算法的性能能够很好的逼近基于融合中心的联合稀疏信号恢复算法的性能。
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关键词
压缩感知
联合稀疏信号恢复
多观测向量
路径协同优化
分布式计算
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职称材料
题名
联合稀疏信号恢复中的分布式路径协同优化算法
被引量：
1
1
作者
左加阔
陶文凤
包永强
方世良
赵力
邹采荣
机构
东南大学教育部水声信号处理重点实验室
南京工程学院通信工程系
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2013年第8期964-970,共7页
基金
国家自然科学基金(60872073,6097501,51075068)
教育部博士点专项基金(20110092130004)资助课题
文摘
基于融合中心的多观测向量联合稀疏信号恢复算法需要将各个传感节点的数据传输到融合中心(融合中心可能远离各个节点),该方法在节点功率受限以及缺少融合中心的传感网络中并不适用。为了克服上述困难,本文提出了一种分布式路径协同优化算法来解决上述问题。由于采用了分布式计算和路径协同优化,各个传感节点只需与其近邻节点进行少量的数据交互,每个节点所消耗的传输数据功率和所承受的计算复杂度较低。实验结果表明,本文提出的算法的性能能够很好的逼近基于融合中心的联合稀疏信号恢复算法的性能。
关键词
压缩感知
联合稀疏信号恢复
多观测向量
路径协同优化
分布式计算
Keywords
Compressed Sensing
Joint-Sparse Recovery
Multiple Measurement Vectors
Pathwise Coordinate Optimiza-tion
Distributed Algorithm
分类号
TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
联合稀疏信号恢复中的分布式路径协同优化算法
左加阔
陶文凤
包永强
方世良
赵力
邹采荣
《信号处理》
CSCD
北大核心
2013
1
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