作者：陈善雄,何中市,熊海灵,廖剑伟 单位：中国科学院计算技术研究所;中国计算机学会 出版：《计算机学报》2015年第03期 页数：11页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJX2015030130 DOC编号：DOCJSJX2015030139 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 压缩感知(Compressed Sensing，CS)是一种基于稀疏信号的获取和恢复的新理论，能以较小的采样代价获得完整的信号.这一理论符合无线传感网络在带宽和采集能力局限下需要低代价采样的需求.但由于无线传感网络的开放性，其容易受到环境噪声的影响，特别是采用压缩感知方法进行欠采样，虽然可以减小获取数据的开销，但这种“不完整”的欠采样数据对噪声更加敏感.因此抗噪声的健壮的重构算法能有效保证信号重构的精度.文中提出了一种近似梯度下降算法(Proximal Gradient Algorithm，PRG)对噪声下的压缩采样信号进行恢复.该算法通过逐步迭代逼近的方式，求得约束方程最优解，进而还原出原信号.通过与OMP、SP、BP算法比较，PRG算法在噪声环境下表现出较好的重构性能。

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