بحث متقدم
ترتيب حسب
فلترة حسب
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 ق راءاته إلى نقطة تجميع المعطيات حتى يمكننا إعادة بناء الإشارة كاملة ( أي تقدير قيم قراءات جميع الحساسات بما فيها تلك التي لم تقم بإرسال قيمها) و بذلك نكون قد قمنا بضغط الإشارة بنسبة تساوي عدد الحساسات التي قامت بالإرسال إلى العدد الكمي 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 تمثيلاً مخخلا sparse أيضاً يجب أن يكون هذا التحويل ذو تماسك ضعيف مع مصفوفة التوجيه ، و هو شيء غير بديهي تحقيقه في شبكة حساسات حقيقية. قمنا في هذا البحث بدراسة مدى فعالية استخدام تقنية التحسس المضغوط مع تقنية تحميل المركبات الأساسية في إعادة بناء إشارات الحساسات من عدد صغير من القراءات، و قمنا باقتراح نظام جديد أطلقنا عليه تسمية CS-PCA يتضمن حلقة تغذية راجعة للتحكم بنسبة الضغط عبر تغير عدد الحساسات التي تقوم بإرسال قراءتها بناءً على قيمة مقدر الخطأ في إعادة بناء الإشارة. طرق استعادة الإشارة المدروسة في نظامنا هي : المسين ثنائي التوفقيات biharmonic Spline , التربيع الحتمي العادي الأقل DOLS , التربيع الاحتمالي العادي الأقل POLS , التحسس المضغوط مع تحليل المركبات الأساسية CS-PCA . و أظهرت النتائج تفوق الطريقة الأخيرة على جميع الطرق الأخرى في حال كانت الإشارة ذات ترابط مكاني و زماني كبير، لكن من أجل الإشارات ذات التغيرات السريعة (ترابط صغير أقل من 0.45 ) كان أداء طريقة POLS أفضل.
في هذا المشروع سوف نستثمر مجموعظة من الأدوات الرياضية من خوارزميات تعلم الآلة machine learning و الأمثلة المحدبة convex optimization و "النماذج الاحتمالية البيانية" probabilistic graphical model في إطار "الشبكات المعرفية" cognitive networking وذلك لأمثلة optimize أنواع مختلفة من الشبكات اللاسلكية مثل: شبكات الحساسات اللاسلكية WSN ، و الشبكات التكتيكية الهجينة tactical networks ، و الشبكات المحلية اللاسلكية WLAN . تتمثل "الشبكات المعرفية" في تطبيق "معرفة" cognition على كامل مكدس البروتوكولات protocol stack لتحقيق أهداف الأداء، بخلاف "الراديو المعرفي" cognitive radio الذي يطبق المعرفة فقط على الطبقة الفيزيائية.