摘要：为了提高传感网中数据重构精度以及降低不可靠链路丢包对压缩感知(Compressive Sensing,CS)数据收集的影响,本文提出了一种基于压缩感知丢包匹配数据收集算法(Packet Loss Matching Data Gathering Algorithm Based on Compressive Sensing,CS-MDGA).本文算法通过压缩感知技术构建了全网数据间的“关联效应”,并设计了基于丢包匹配的稀疏观测矩阵(Sparse Observation Matrix Based on Packet Loss Matching,SPLM),证明了该观测矩阵概率趋近于“1”时,满足的等距约束条件(Restricted Isometry Property,RIP),完成了节点间多路径路由数据的可靠交付.仿真实验结果表明,本文算法在链路丢包率为60%情况下,相对重构误差仍小于5%,验证了本文算法不仅具有较高的重构精度,而且还可以有效缓解不可靠链路丢包对CS数据收集的影响.

摘要：针对通信网络中的天线数量巨大,很难完成对信道的有效计算与估值。借助于高阶多输入多输出(MIMO)系统的可靠性,提出了一种基于压缩感知的信道估值高阶MIMO系统。设计了一种简单的导频结构,以降低计算复杂度;利用导频序列长度可以随着信道稀疏度变化情况自适应的调整,从而节省了导频资源的开销。仿真实验表明,与传统的信道估计算法比较,在相同的信道估计精度条件下,HMCE-CS算法可以降低平均导频序列长度;或者在相同的导频序列长度条件下,HMCE-CS算法可以提高信道估计精度,验证了该算法的有效性。

摘要：基于源程序获取实时控制系统的模式,不仅能够验证实现的模式与设计是否一致,还可使程序的最差情况执行时间(WCET)计算更为精准。为此,提出一种自动分析实时控制系统程序模式的方法。通过分析C语言源程序生成程序控制流图,对输入变量相关节点进行切片,形成依赖输入变量的控制流图(ICFG),建立ICFG每条路径的线性规划问题并求解,从而获得潜在的程序模式。在此基础上,计算指定模式下针对现代RISC处理器程序的WCET。在基准程序上的实验结果验证了该方法的可行性和有效性。