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无线传感器网络（WirelessSensorNetworks，WSN）负责感知、采集、处理和监控环境数据，但是容易受限于资源。压缩感知（CompressedSensing，CS）理论表明，利用最优化理
压缩感知是近年来提出的一种新的信号压缩采样理论,采样端通过投影获取压缩数据,需要较多计算资源并且成本较高,仍未能实现广泛应用。不同于标准的压缩感知,本文提出一种基于边缘信息辅助的图像压缩采样方法,即随
当前已经利用压缩采样(CS)来节省传感器的传输消耗。 尽管社区在各种设计上付出了巨大的努力,但仍然存在一个至关重要的问题,即是否不值得考虑采用CS的传感器的执行成本,这仍然是一个关键问题,这促使我们从
提出了一种基于边际值理论的移动代理辅助的无线传感器网络（WSN）自适应信息获取技术（EMVT）。这种方法来源于行为生态学。根据边际值理论，将整个传感器场分成小块，然后将每一块中的相关数据集中起来。每一
基于SMDP的虚拟化无线传感网络资源分配策略.pdf
基于动态规划的无线传感器网络路由优化策略.pdf
分簇无线传感器网络中基于网络编码的任务发布策略
无线传感网络中基于自动学习机的数据传输策略.pdf
由于无线传感器网络的特殊性,针对其节能问题的媒体访问控制(MAC)协议研究越来越受到人们的关注。首先分析了无线传感器网络中能源损耗的原因,接着对近年来典型的基于节能策略的无线传感器网络MAC协议进行了
为提高无线传感器网络在大量节点参与协作情形下的能量效率,提出一种带有反馈信道的虚拟协作簇间传输方案。此方案利用选择分集算法,在一定的服务质量要求下,能获得较大的选择分集增益,从而进一步降低了单位比特能
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