基于压缩感知的几种数据流重建方法

【摘要】在互联网管理系统、电信系统、证券交易系统、金融交易系统中，系统的处理对象都是在线的、持续更新的高速数据流，因此系统必须不间断无延迟地处理这些存储空间有限的数据流数据。由于这些数据流数据除了数据本身外，还包含了大量的结构信息，数据的维数可能很高，给网络传输造成了极大的压力。因此，极需要提出有效的数据流数据处理方法，数据流数据的重建问题是当今数据压缩领域研究的热点问题之一。压缩感知(CompressedSensing，CS)理论的本质是，仅采集少数“精挑细选”的线性观测数据，然后用一定的优化方法从少量观测的数据中恢复原始信号。压缩感知理论的提出为解决数据流压缩问题提供了一条新的思路，本文把CS与置信传播(BeliefPropagation，BP)和信息传送算法相结合旨在处理数据流压缩重建问题，并提出了三个数据流压缩算法。本文开展了如下工作：(1)给出了一种改进的局部编码解码算法。局部编码解码算法是在计数器链上传递信息的算法，可以实现读取或修改以压缩方式存储的数据时，不用解压缩和压缩，直接对压缩的数据进行操作，简化了读取和修改的过程。但是，局部编码解码算法在解码时需要用到稀疏图中全部相关的计数器，运算过程复杂。本文根据状态位在解码中的作用，通过动态更新稀疏图使稀疏图得到简化，解码效果更好，同时可以还极大地减少存储空间及存取复杂度。(2)提出了在稀疏图上译码的多层CS-BP算法。BP算法是LDPC码的译码算法，它充分利用信道信息的译码方法极大地提高了译码性能。CS-BP算法把CS采样少量信息的优点及BP算法译码性能好的优点结合起来，减少了算法的时间和空间复杂度。多层CS-BP算法把CS-BP算法应用到计数器链中，综合了计数器链多层存储的优点，使数据流数据占用的存储空间更少。(3)提出了加权L1/2正则化算法。针对压缩重建问题，由于L1/2正则子能比L1正则子产生更稀疏的解，而又由于原始信号中大系数对算法的恢复效果影响较大，为了平衡所有系数对最优解的影响，为此我们考虑用加权L1/2正则化方法来更好地重建数据流。新方法不仅能使正确的解所对应的范数相比于其他解更小，而且也更容易被检测出来，从而就会提高重建效果。
【作者】汪圆圆；
【导师】文成林；
【作者基本信息】杭州电子科技大学，控制工程，2014，硕士
【关键词】数据流；压缩感知；置信传播；信息传送；

【参考文献】
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