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發(fā)視頻如何使用壓縮感知實(shí)現(xiàn)移動(dòng)群智感知任務(wù)分發(fā)機(jī)制的資料說明
2019-10-24 |
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資料介紹
針對(duì)移動(dòng)群智感知任務(wù)中區(qū)域全覆蓋感知成本過高問題，提出基于壓縮感知的移動(dòng)群智感知任務(wù)分發(fā)（CS-TD）機(jī)制。首先提出了感知任務(wù)整體成本模型，該模型綜合考慮了參與感知任務(wù)的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)、節(jié)點(diǎn)的感知次數(shù)與數(shù)據(jù)上傳次數(shù);然后基于成本模型，分析感知節(jié)點(diǎn)的日常移動(dòng)軌跡，結(jié)合壓縮感知數(shù)據(jù)采集技術(shù)，提出了一種基于感知節(jié)點(diǎn)軌跡的壓縮感知采樣方法;其次通過區(qū)域全覆蓋最少節(jié)點(diǎn)（RCLN）算法，選出最佳節(jié)點(diǎn)集合，對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行任務(wù)分配，利用壓縮感知技術(shù)恢復(fù)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù);最后在多次感知任務(wù)的迭代中對(duì)感知節(jié)點(diǎn)的可信程度進(jìn)行評(píng)定，保證任務(wù)方案的最優(yōu)性。對(duì)CS-TD分發(fā)模型進(jìn)行多次實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與已有的CrowdTasker算法相比，CS-TD算法平均成本降低了30%以上。CS-TD 模型能有效降低感知節(jié)點(diǎn)的消耗，能在全覆蓋感知任務(wù)中降低整體感知成本。
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