發(fā)布時間：2020-11-21 15:26

　　 煤礦物聯(lián)網(wǎng)需要部署大量的無線傳感器,但是傳感器數(shù)量的增加會導致網(wǎng)絡數(shù)據(jù)量劇增,傳輸可靠性下降;同時礦用無線傳感器節(jié)點還面臨著能量受限等問題。研究表明只要降低傳感器輸出到網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)量,就可有效解決以上問題,因此高效可靠的壓縮編解碼方法成了煤礦物聯(lián)網(wǎng)技術的研究熱點。新興的分布式壓縮感知可以用更低采樣率來實現(xiàn)信號的壓縮編碼,有效降低網(wǎng)絡傳輸數(shù)據(jù)量,特別適用于煤礦物聯(lián)網(wǎng)場景。本文以典型的過程類監(jiān)控信源——煤礦微震信號為例,分析其空間相關性和稀疏性,比較壓縮感知和分布式壓縮感知恢復效果。實驗結果表明,由于同時利用了信號內相關性和信號間相關性,分布式壓縮感知在煤礦微震信號的編解碼中有較好的壓縮和恢復性能。針對隨機觀測矩陣編碼復雜度高、難于硬件實現(xiàn)的問題,研究了一種基于低密度奇偶校驗碼(LDPC)校驗矩陣的稀疏觀測矩陣——類LDPC觀測矩陣。分析了類LDPC矩陣行重對微震信號測量精度的影響,構建了適用于微震信號的類LDPC觀測矩陣,實驗表明當采樣率達到0.35時,類LDPC觀測矩陣(行重為20)已經有較好的恢復效果,恢復誤差小于0.1,恢復成功率為97%。針對貪婪類解碼算法恢復精度有限的問題,結合蝙蝠算法和正交匹配追蹤算法,提出了一種基于蝙蝠優(yōu)化的解碼算法(CS_BA);并將算法擴展到分布式壓縮感知聯(lián)合解碼中,進一步提出基于蝙蝠優(yōu)化的聯(lián)合解碼算法(DCS_BA)。實驗表明,與傳統(tǒng)的貪婪迭代算法相比,本算法在小信道噪聲的情況下有更好的恢復能力。對于煤礦微震信號,DCS_BA算法的平均恢復誤差比CS_BA算法低0.1。但是CS_BA算法和DCS_BA算法的抗噪聲性能較差,在大噪聲的情況下算法恢復精度下降明顯。針對貪婪追蹤算法抗噪聲性能較差的問題,提出了一種基于分層置信傳播的解碼算法(CS_LBP);并將算法擴展到分布式壓縮感知中,進一步提出基于分層置信傳播的聯(lián)合解碼算法(DCS_LBP)。實驗表明,本算法在有較大信道噪聲的情況下有良好的恢復性能,且DCS_LBP算法在采樣率低至0.2時,運用邊信息依然可以較好的恢復微震信號。
【學位單位】：中國礦業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TD76
【文章目錄】：
致謝
摘要
abstract
變量注釋表
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 分布式壓縮感知研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的研究內容和創(chuàng)新點
    1.4 論文組織結構
2 信號分析理論基礎
    2.1 壓縮感知
    2.2 分布式壓縮感知
    2.3 煤礦微震信號空間相關性分析
    2.4 煤礦微震信號稀疏性分分析
    2.5 煤礦微震信號編解碼實驗
    2.6 本章小結
3 基于類LDPC觀測矩陣的壓縮編碼
    3.1 常用的測量矩陣
    3.2 LDPC碼的基本概念
    3.3 類LDPC觀測矩陣
    3.4 實驗結果與分析
    3.5 本章小結
4 基于蝙蝠優(yōu)化的解碼算法
    4.1 蝙蝠算法
    4.2 基于蝙蝠優(yōu)化的壓縮感知解碼算法
    4.3 基于蝙蝠優(yōu)化的分布式壓縮感知聯(lián)合解碼算法
    4.4 實驗結果與分析
    4.5 微震信號中的應用
    4.6 本章小結
5 基于分層置信傳播的解碼算法
    5.1 分層置信傳播算法的基本概念
    5.2 基于分層置信傳播的壓縮感知解碼算法
    5.3 基于分層置信傳播的分布式壓縮感知聯(lián)合解碼算法
    5.4 實驗結果與分析
    5.5 微震信號中的應用
    5.6 本章小結
6 結論與展望
    6.1 結論
    6.2 展望
參考文獻
作者簡歷
學位論文數(shù)據(jù)集

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本文編號：2893211