ظهرت تقنية التحسس المضغوط compressive sensing حديثاً كتقنية واعدة من أجل ضغط البيانات الموزع في شبكات الحساسات. من الناحية النظرية، تسمح هذه التقنية بضغط بيانات شبكات الحساسات اللاسلكية بدقة ممتازة، حيث يكفي أن يرسل عدد قليل من الحساسات بشكل عشوائي قراءاته إلى نقطة تجميع المعطيات حتى يمكننا إعادة بناء الإشارة كاملة (أي تقدير قيم قراءات جميع الحساسات بما فيها تلك التي لم تقم بإرسال قيمها) وبذلك نكون قد قمنا بضغط الإشارة بنسبة تساوي عدد الحساسات التي قامت بالإرسال إلى العدد الكلي للحساسات. إلا أن الشروط التي تعطي في هذه التقنية الأداء المنشود ليست بالضرورة محققة في الواقع. تحتاج تقنية التحسس المضغوط إلى تحويل يجعل تمثيل الإشارة في الفضاء الجديد تمثيالً مخلخلاً sparse. أيضاً يجب أن في هذا التحويل أن يكون ذو تماسك ضعيف مع مصفوفة التوجيه، وهو شيء غير بديهي تحقيقه في شبكة حساسات حقيقية. قمنا في هذا البحث بدراسة مدى فعالية استخدام تقنية التحسس المضغوط مع تقنية تحليل المركبات الأساسية في إعادة بناء إشارات الحساسات من عدد صغير من القراءات، وقمنا باقتراح نظام جديد أطلقنا عليه تسمية CS-PCA يتضمن حلقة تغذية راجعة لمتحكم بنسبة الضغط عبر تغير عدد الحساسات التي تقوم بإرسال قراءاتها بناءً على مقدار الخطأ في إعادة بناء الإشارة. طرق استعادة الإشارة المدروسة في نظامنا هي: اللسين ثنائي التوفقيات biharmonic Spline، التربيع الحتمي العادي الأقل DOLS، التربيع الاحتمالي العادي الأقل POLS، التحسس المضغوط مع تحميل المركبات الأساسية CS-PCA. وأظهرت النتائج تفوق الطريقة الأخيرة على جميع الطرق الأخرى في حال كان الإشارة ذات ترابط مكاني وزماني كبير، لكن من أجل الإشارات ذات التغيرات السريعة (ترابط صغير أقل من 0.45) كان أداء طريقة POLS أفضل.
مجلة جامعة البعث.
2014.
الطلاب
الهيئة التعليمية
الخريجين
الكليات
