【摘 要】
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针对信号稀疏度在大多数情况下时变且未知的问题,提出了一种实时信号稀疏度预测及最优采样速率确定机制.利用离散时间马尔科夫链对信号稀疏度进行建模,分析信号稀疏度各状态
【机 构】
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北京邮电大学泛网无线通信教育部重点实验室
【基金项目】
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Innovation Funds for Outstanding Graduate Students in School of Information and Communication Engineering in BUPT, the National Natural Science Foundation of China（No.61001115, 61271182）
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针对信号稀疏度在大多数情况下时变且未知的问题,提出了一种实时信号稀疏度预测及最优采样速率确定机制.利用离散时间马尔科夫链对信号稀疏度进行建模,分析信号稀疏度各状态之间变化的规律,根据当前状态预测下一个采样周期内信号的稀疏度状态及概率.此外,基于预测结果,综合考虑采样过程中的能量消耗和信号重构的精确度,以最大化预期收益为目的,提出一种控制机制来确定最优采样速率.该机制能够达到能量消耗和精确度之间的折中.仿真证明,所提出的基于离散时间马尔科夫链的动态控制机制与现有控制机制相比在采样性能方面具有较大的优势.
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