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水声通信中过多的流量数据给采样和网络传输带来了困难,而压缩感知是一种可行的低速采样理论.提出基于贝叶斯压缩感知理论的水声通信网络流量预测方法.将网络流量预测转化为贝叶斯压缩感知重构问题,为了将需要重构的向量稀疏化,将其设置为受超参数控制的后验概率密度函数.通过该方法可以自适应地找出含有重要信息的网络流量,并用回归算法来进行重构.实验结果显示该方法具有较高的预测精度.