【摘 要】
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针对压缩感知理论（CS）应用在无线传感器网络中时序信号在传输过程存在压缩比率低、通信能耗高等问题,提出了一种时序信号分段压缩算法来解决在信号稀疏度未知及高稀疏度条件下,
【机 构】
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西安航空学院,空军西安飞行学院第五训练旅,中国电子进出口总公司
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针对压缩感知理论（CS）应用在无线传感器网络中时序信号在传输过程存在压缩比率低、通信能耗高等问题,提出了一种时序信号分段压缩算法来解决在信号稀疏度未知及高稀疏度条件下,压缩感知数据重构算法中存在的重构效率低,重构精度差,影响网络生命周期的问题。该算法将采集数据中非零元素个数作为分段依据,通过减少段内非零元素组合数量来提高信号重构精度,同时利用了压缩感知理论特性实现了对信号的高压缩率。实验结果表明,在以混沌量子免疫克隆重构（Q-CSDR）算法为重构算法、在信号盲稀疏度及稀疏度高于40的条件下,能够以大于0.
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