压缩感知在信号处理中的应用研究开题报告

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1. 研究目的与意义

无线传感网络是近来研究的热点之一，是由大量的静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的，它具有的众多类型的传感器，可探测包括地震、电磁、温度、湿度、噪声、光强度、压力、土壤成分、移动物体的大小、速度和方向等周边环境中多种多样的现象。

潜在的应用领域可以归纳为: 军事、航空、防爆、救灾、环境、医疗、保健、家居、工业、商业等领域。

压缩感知它通过开发信号的稀疏特性，在远小于奈奎斯特采样率的条件下，用随机采样获取信号的离散样本，然后通过非线性重建算法完美的重建信号。

2. 国内外研究现状分析

压缩感知理论是由 e. j. candes、t. tao 和d. l. donoho 等科学家于2004 年提出的，直到2006年发表。

candes证明只要信号在某一正交空间具有稀疏性，就能以较低的频率采样信号并且可以高概率重构。

国内已有科学单位的学者对其进行研究，如西安电子科技大学基于该理论提出采用超低速率采样检测超宽带回波信号；在成像方面，美国rice大学已经研究出单像素相机；中国人民解放军大学提出一种基于内点法的改进重构算法,尝试用专门的内点算法解决稀疏重构问题，避免牛顿方程系统的构造,使矩阵拥有良好的可调性；安徽大学分别对一维时域脉冲信号和二维图像进行了重构仿真,简要分析不同算法各自的优缺点。

3. 研究的基本内容与计划

研究内容： 结合无线传感器网络技术和压缩感知技术，分析了无线传感器网络中存在的一些问题，阐述了国内外对这些问题的研究情况，总结了现有解决方法的优点和不足然后重点。

首先介绍了无线传感器网络在现实生活中的应用范围，然后对无线传感器网络的特点进行深入的分析与研究。

其次针对无线传感网络易受噪声干扰的现象，提出一种降噪的压缩感知恢复算法。

4. 研究创新点

压缩采样的优势体现在以较少的代价获取完整的信号，这正是无线传感网络所需要的性能。

该算法收敛时间较短，表现了较好的重构性能等等。

但该算法目前存在一些局限性，需要进一步研究。