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无线传感器网络中基于比值差稀疏的压缩感知研究的任务书
一、研究背景及意义
无线传感器网络（WirelessSensorNetworks，WSNs）是由大量分布在监测区域内的、相互配合协作的无线传感器节点组成的一种无线网络系统。WSNs已广泛应用于环境监测、物流管理、交通控制等领域，随着无线传感器节点具有多种感知功能和能力的逐渐增强，大部分应用场景对于采集的数据都有一定的稀疏性特征，传感器节点每次采集到数据较多，且数据变化比较缓慢，跟其它节点的采集对象相似，这在数据处理过程中给任务的压缩处理和数据传输带来巨大的挑战。
压缩感知（CompressedSensing，CS）是近年来出现的一种基于信号稀疏性的新的信号处理技术，该技术利用信号本身的信息量进行优化设计，从而实现对信号的压缩和恢复。因此，在WSNs的数据处理中，压缩感知技术的研究将能够实现对采集的数据进行压缩，减少存储和传输的数据量，从而提高无线传感器网络的效率。
在压缩感知技术中，比值差稀疏（RatiioDifferenceSparse，RDS）是一种特殊的稀疏性模型，它可以更好地逼近自然信号的真实分布，且具有更好的稀疏性和可分离性，因此在信号重构和恢复方面具有独特优势。
因此，本文将研究无线传感器网络中基于比值差稀疏的压缩感知技术，探索其在数据压缩和传输中的应用，提高WSNs的传感数据处理效率和能力。
二、研究内容
1.分析比值差稀疏技术原理及其在压缩感知中的应用。
2.建立基于比值差稀疏的压缩感知模型，研究其在无线传感器网络中的应用。
3.分析比值差稀疏压缩感知与其它压缩感知技术在无线传感器网络中的比较。
4.设计并实现比值差稀疏压缩感知算法，并使用MATLAB对算法进行模拟仿真，分析并验证其效果。
5.在真实无线传感器网络实验中，比较实验结果并与MATLAB仿真结果进行对比分析。
三、研究计划
第一周：研究压缩感知技术及其在无线传感器网络中的应用，学习比值差稀疏技术原理。
第二周：建立比值差稀疏压缩感知模型，研究其在无线传感器网络中的应用。
第三至四周：分析比值差稀疏压缩感知技术与其它压缩感知技术在无线传感器网络中的比较，并设计比值差稀疏压缩感知算法。
第五至六周：使用MATLAB对算法进行模拟仿真，分析并验证其效果。
第七至八周：在真实无线传感器网络实验中，比较实验结果并与MATLAB仿真结果进行对比分析。
第九周：总结并撰写研究成果报告。
四、预期目标
1.分析比值差稀疏技术原理及其在压缩感知中的应用，建立比值差稀疏压缩感知模型。
2.设计并实现比值差稀疏压缩感知算法，并进行MATLAB仿真，分析并验证其效果。
3.在真实无线传感器网络实验中，比较实验结果并与MATLAB仿真结果进行对比分析。
4.提高无线传感器网络中数据处理的效率和能力，为WSNs的应用提供更好的数据处理技术支持。