專利名稱：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于Schur算法的圖像傳輸聯(lián)合檢測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于一種圖像無線傳輸技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基 于Schur算法的圖像傳輸聯(lián)合檢測方法。
技術(shù)背景隨著無線通信技術(shù)的迅猛發(fā)展，通過無線網(wǎng)絡(luò)提供實(shí)時(shí)的高品質(zhì)圖像等多 媒體服務(wù)的需求變得日益強(qiáng)烈。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN: Wireless Sensor Network)是目前國內(nèi)外學(xué)者研究無線通信網(wǎng)絡(luò)的前沿?zé)狳c(diǎn)之一，也是未來信息 領(lǐng)域的主流技術(shù)，在軍事、工農(nóng)業(yè)控制、生物醫(yī)療、環(huán)境監(jiān)測等諸多領(lǐng)域有著 廣闊的應(yīng)用前景。目前，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究的一個(gè)重要方面是在能量嚴(yán)重受 限的微型節(jié)點(diǎn)上如何實(shí)現(xiàn)簡單的環(huán)境數(shù)據(jù)(如溫度、濕度、光強(qiáng)等)采集、傳輸與 處理。然而，隨著監(jiān)測環(huán)境的日趨復(fù)雜多變，由這些傳統(tǒng)傳感器網(wǎng)絡(luò)所獲取的 簡單數(shù)據(jù)愈加不能滿足人們對監(jiān)測等的全面需求，迫切需要將信息量豐富的圖 像、視頻等多媒體引入到以傳感器網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的各種應(yīng)用中，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)信息 的監(jiān)測，特別是實(shí)現(xiàn)不可及場所的信號監(jiān)測。在一些傳統(tǒng)電纜很難延伸到的偏 僻區(qū)域，有線監(jiān)控更是無能為力。如工廠車間的加工過程和庫存的跟蹤；醫(yī)療 領(lǐng)域的診斷成像、藥物投放和患者監(jiān)視；建筑自動(dòng)化中安全系統(tǒng)的監(jiān)視；煤礦 井下人員的無線定位和實(shí)時(shí)監(jiān)控，利用無線傳感器技術(shù)可實(shí)現(xiàn)安全監(jiān)測和預(yù)警 的技術(shù)突破。由于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能量、處理能力等的限制，在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)上要 進(jìn)行有效的圖像等多媒體通信仍然存在許多挑戰(zhàn)。能量有效性或能量效率是決 定一個(gè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)生命長短的最重要因素，因?yàn)閭鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)肩負(fù)信 息采集與路由雙重任務(wù)，傳感器節(jié)點(diǎn)往往是依靠電池供能，電池容量有限，由于傳感器節(jié)點(diǎn)一般在惡劣、復(fù)雜環(huán)境中工作，在應(yīng)用中難以更換和補(bǔ)充能量， 使無線傳感器網(wǎng)絡(luò)每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)的資源和能力都非常有限?；跓o線傳感器 網(wǎng)絡(luò)的圖像通信系統(tǒng)的能量主要是消耗在傳輸和處理過程，傳輸能量消耗主要由發(fā)射機(jī)功率決定。處理能量消耗主要由源編碼、信道編碼及基帶處理決定。 因此，研究有效的聯(lián)合檢測方法以提高傳輸效率和質(zhì)量、減少能量開銷，在無線 傳感網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際應(yīng)用中具有重要意義。目前的圖像、視頻壓縮標(biāo)準(zhǔn)如JPEG、 MPEG-2/4、 H.264等獲得廣泛地應(yīng)用， 但它們是為傳輸誤碼相對較小、帶寬富余的有線信道而設(shè)計(jì)的，其中JPEG、 MPEG2標(biāo)準(zhǔn)在制定的時(shí)候并沒有考慮無線傳輸問題，MPEG4和IL264雖然考慮 了無線傳輸?shù)膯栴}，但是它們均采用幀間編碼技術(shù)，其單幀傳輸錯(cuò)誤嚴(yán)重影響 其相鄰幀的圖像質(zhì)量，從而降低了整個(gè)系統(tǒng)的抗誤碼特性。而在無線通信環(huán)境 下帶寬受限，且由于無線電波傳播特性復(fù)雜、信道時(shí)變性、噪聲及干擾等影響， 存在突發(fā)性誤碼，信道的誤碼率較高。當(dāng)被壓縮的數(shù)據(jù)通過無線信道傳輸時(shí)， 很小的誤碼就會(huì)給解壓恢復(fù)的圖像帶來較大的影響，誤碼擴(kuò)散較為嚴(yán)重。最新 的圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)JPEG2000的核心系統(tǒng)中考慮了突發(fā)的信道傳輸錯(cuò)誤，但它僅檢 測錯(cuò)誤，使解碼器再同步，而不能糾錯(cuò)，只適合某些誤碼率較小的無線環(huán)境。在信號傳輸、逆耗散問題、循環(huán)濾波算法等問題中，Schur算法是一種重要 且有效的方法，它最早由德國數(shù)學(xué)家I.Schur于1917年在函數(shù)論求方根問題中 的數(shù)值計(jì)算問題時(shí)提出，并首先出現(xiàn)在離散傳輸線的逆耗散問題的求解和信號 流量的圖形表示中。近二十多年來，Schiir算法被廣大工程師、數(shù)學(xué)家和物理學(xué) 家等進(jìn)行了多種形式的推廣和廣泛應(yīng)用于實(shí)際問題的有效計(jì)算中，如Levinsion 算法及其推廣，對具有特殊結(jié)構(gòu)的矩陣求逆可明顯加快矩陣三角分解的速度； 結(jié)合狀態(tài)空間的概念的推廣，可用于疊加數(shù)據(jù)濾波系數(shù)的求解和矩陣補(bǔ)問題的 新算法；應(yīng)用一些嵌入關(guān)系的推廣，可用于耗散級聯(lián)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的信號傳輸問題 的求解，并立即導(dǎo)致許多有理插值問題新的循環(huán)解；又如在生成函數(shù)和Schur 補(bǔ)方面的推廣，廣泛應(yīng)用于數(shù)學(xué)和一些應(yīng)用科學(xué)領(lǐng)域。由美國學(xué)者T.Kalaith等 提出的位移方法在一些具有特殊結(jié)構(gòu)的矩陣快速計(jì)算方面具有先進(jìn)性，速度快 且計(jì)算量大幅度降低，被眾多學(xué)者采用。Schur算法曾被應(yīng)用于TD-CDMA移 動(dòng)通信系統(tǒng)的均衡和多用戶檢測的聯(lián)合處理中。但應(yīng)用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的信 號接收處理中目前還未見報(bào)道。發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明根據(jù)實(shí)際需求，針對不可及場所的信號監(jiān)測及圖像監(jiān)測問題，結(jié)合 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)通信的實(shí)際特點(diǎn)，采用JPEG2000標(biāo)準(zhǔn)的無線部分JPWL為基 本壓縮處理技術(shù)，在傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)收集點(diǎn)接收端，結(jié)合無線信道物理層的 特性，基于JPWL的結(jié)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)內(nèi)部定義擴(kuò)展，采用干擾消除技術(shù)進(jìn)行 錯(cuò)誤和干擾的聯(lián)合檢測。接收信號以矩陣形式表達(dá)，用簡化改進(jìn)的Schur算法 進(jìn)行快速處理，提出一種無線傳感器中基于Schur算法的圖像傳輸聯(lián)合檢測方 法，以實(shí)現(xiàn)高效率、可靠的圖像傳輸。本發(fā)明的技術(shù)方案如下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于Schur算法的圖像傳輸聯(lián)合檢測方法，其特征在于 利用標(biāo)準(zhǔn)的JPEG2000編碼器將節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集傳感器節(jié)點(diǎn)對外發(fā)送的原始圖像 壓縮形成幾個(gè)壓縮層，在壓縮數(shù)據(jù)流的LSL (Least Significant Layer)最小意 義層采用嵌入數(shù)據(jù)技術(shù)嵌入錯(cuò)誤保護(hù)編碼，實(shí)現(xiàn)聯(lián)合編碼，埋入錯(cuò)誤保護(hù)編碼 數(shù)據(jù)后，LSL層字節(jié)數(shù)保持與原數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的字節(jié)數(shù)相同，保持?jǐn)?shù)據(jù)比特流長度 不變；聯(lián)合編碼的數(shù)據(jù)經(jīng)過調(diào)制發(fā)射，經(jīng)無線信道傳輸，到達(dá)接收端數(shù)據(jù)收集 點(diǎn)SINK;到達(dá)接收端數(shù)據(jù)收集點(diǎn)SINK的信號經(jīng)接收端解調(diào)后，進(jìn)fi^基于Schur 算法的快速聯(lián)合接收檢測"，進(jìn)行干擾和噪聲消除及錯(cuò)誤恢復(fù)，然后可繼續(xù)發(fā)往 移動(dòng)或其它網(wǎng)絡(luò)，或進(jìn)行JPEG2000解碼顯示；"基于Schur算法的快速聯(lián)合接 收檢測"具體實(shí)現(xiàn)方法如下假設(shè)發(fā)送端有iV個(gè)數(shù)據(jù)采集傳感器節(jié)點(diǎn)，各節(jié)點(diǎn)的發(fā)送信號經(jīng)壓縮后可表示為^,^…^v，用矢量矩陣形式寫成^^ = (6,，^..^)、經(jīng)載波調(diào)制發(fā) 射，相當(dāng)于經(jīng)向量對角化處理為iVxiV維對角陣&吸( &2…^)，再與載波信號C^^相乘，得到發(fā)送端輸出信號矩陣形式表示為4^^h A… 『；到達(dá)接收端數(shù)據(jù)收集點(diǎn)SINK的接收信號用矩陣可表示為"w^ =[《J2 c^r = jWxi+Wwxl，其中w屈為高斯白噪聲矢量；在異步情況下， 即考慮每一個(gè)節(jié)點(diǎn)信號傳輸?shù)臅r(shí)延，則只需要將上式中的接收到的信號中矩陣 Awxl的各元素在求和前根據(jù)不同的時(shí)延進(jìn)行移位即可；接收端解調(diào)后的輸出信號表示為<formula>formula see original document page 7</formula>其中，C^^為與調(diào)制有關(guān)的相干解調(diào)的信號，Z^^-C^^"^,用解相關(guān)的方法消除多用戶干擾及碼間干擾，經(jīng)接收端載波解調(diào)后的輸出 信號可表示成<formula>formula see original document page 7</formula>, +Z^，其中及^^為信號傳輸信道的相關(guān)矩陣，^v^傳輸信號的功率陣，不妨假設(shè)^v-為歸一化的對角單位陣，則有=及WxW xl + Z嵐，所以*wxl =及;^(Twxl - Z屈)，及-w為及atx;v的逆矩陣；因?yàn)橹苯忧蠹皐^的逆復(fù)雜度較高，且/^^不一定可逆，為求得上式中的 6w^，需將/^^矩陣進(jìn)行分解及ww二^vw^睹，^是一個(gè)列正交的W x7V的矩陣，r是一個(gè)ivxiv的復(fù)雜上三角矩陣，則y屈=^vw乙xw6腐+ zWxl ，可以把上式變形得到f 二f^F-r"/7，這里77-t/"Z，為r的廣義逆，z即zM 。這樣從式f = +;/求解xl就可避免不可逆時(shí)的不可解并減少復(fù)雜度；為加快矩陣求解速度，用Schnr算法進(jìn)行矩陣及-t/r的分解處理，Sdmr算法可以高效地找到系統(tǒng)矩陣表示中的三角因子，從而快速進(jìn)行矩陣的求逆運(yùn)算， 也可以近似進(jìn)行矩陣分塊，在計(jì)算出足夠的塊行之后就可得出具有足夠近似度的求解結(jié)果，獲得檢測結(jié)果^^,，即發(fā)射信號6^,在接收端的還原結(jié)果，因它們不可能完全相同故區(qū)別表示；獲得檢測結(jié)果^^后，用與發(fā)送端的數(shù)據(jù)嵌入方法所對應(yīng)的提取方法提取接收端碼流^^中的編碼，然后進(jìn)行錯(cuò)誤保護(hù)解碼，接收端巳知發(fā)送端的數(shù)據(jù)嵌入方法，就可正確進(jìn)行數(shù)據(jù)提取和截?cái)啵e(cuò)誤修復(fù)后，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的最底層 被丟棄。在利用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像傳輸?shù)那闆r下，由于數(shù)據(jù)采集傳感器節(jié)點(diǎn) 能量受限，處理能力受限，要求低功耗，而它們的數(shù)據(jù)融合中心數(shù)據(jù)收集點(diǎn)(SINK)能量約束較少，能量相對不受限制。因此本發(fā)明在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的 數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)端僅用JPWL基本結(jié)構(gòu)進(jìn)行壓縮處理，而在能量相對不受限的傳 感器網(wǎng)絡(luò)的接收端數(shù)據(jù)收集點(diǎn)(SINK)進(jìn)行聯(lián)合檢測。對數(shù)據(jù)采集傳感器節(jié)點(diǎn) 采取按需發(fā)送的方式，當(dāng)數(shù)據(jù)收集點(diǎn)SINK需要收集圖像，它發(fā)送命令給數(shù)據(jù)采 集傳感器節(jié)點(diǎn)。當(dāng)數(shù)據(jù)采集傳感器節(jié)點(diǎn)接收到發(fā)送命令或請求時(shí)，數(shù)據(jù)采集傳 感器節(jié)點(diǎn)就知道該何時(shí)往何處發(fā)送，監(jiān)測到同一目標(biāo)的數(shù)據(jù)采集傳感器節(jié)點(diǎn)就 會(huì)發(fā)送圖像給SINK。這樣，避免了不必要的傳輸能量損耗，實(shí)現(xiàn)高效率、可靠 的圖像傳輸。


圖l本發(fā)明的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型。圖2為JPEG2000比特流分層結(jié)構(gòu)。
具體實(shí)施方式
無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于Schiir算法的圖像傳輸聯(lián)合檢測方法，在發(fā)射端， 數(shù)據(jù)采集圖像傳感器節(jié)點(diǎn)采集的圖像信號首先被壓縮形成JPEG2000編碼，即 利用標(biāo)準(zhǔn)的JPEG2000編碼器將原始圖像壓縮形成幾個(gè)壓縮層，其結(jié)構(gòu)如圖2 所示。為實(shí)現(xiàn)接收端的聯(lián)合錯(cuò)誤檢測，定義一個(gè)擴(kuò)展的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，即在圖2中壓 縮數(shù)據(jù)流的LSL (Least Significant Layer)層采用嵌入數(shù)據(jù)技術(shù)嵌入錯(cuò)誤保護(hù) 編碼，實(shí)現(xiàn)聯(lián)合編碼。埋入數(shù)據(jù)后，字節(jié)數(shù)保持與原數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的字節(jié)數(shù)相同， 保持?jǐn)?shù)據(jù)比特流長度不變。保留與JPEG2000第1部分標(biāo)準(zhǔn)定義相同的結(jié)構(gòu)框 架，這樣即使在接收端不采用聯(lián)合檢測，也能用常規(guī)JPEG2000進(jìn)行解碼還原。聯(lián)合編碼的數(shù)據(jù)經(jīng)過調(diào)制發(fā)射，經(jīng)無線信道傳輸，到達(dá)接收端數(shù)據(jù)收集點(diǎn) SINK。為使傳感器網(wǎng)絡(luò)的接收端數(shù)據(jù)收集點(diǎn)SINK較高質(zhì)量地獲得采集節(jié)點(diǎn)的 數(shù)據(jù)，本發(fā)明提出一種基于Schiir算法的快速聯(lián)合接收檢測方法。到達(dá)接收端傳感器收集點(diǎn)的信號經(jīng)接收端解調(diào)后，進(jìn)行"基于Sdmr算法 的快速聯(lián)合接收檢測"，進(jìn)行干擾和噪聲消除及錯(cuò)誤恢復(fù)，然后可繼續(xù)發(fā)往移動(dòng) 或其它網(wǎng)絡(luò)，或進(jìn)行JPEG2000解碼顯示。"基于Schur算法的快速聯(lián)合接收檢測"具體實(shí)現(xiàn)如下假設(shè)發(fā)送端有iV個(gè)發(fā)射傳感器節(jié)點(diǎn)，各發(fā)送信號經(jīng)壓縮后的信號可用矢量 形式寫成^w =(^,6^.^,，經(jīng)調(diào)制后，經(jīng)向量對角化處理為WxiV維對角陣WagAA…^),再與調(diào)制信號C^^相乘，得到發(fā)送端輸出信號表示為到達(dá)傳感器數(shù)據(jù)收集點(diǎn)的接收信號用矩陣可表示為接收到的信號可表示為";vx,二[《《*-^vr = Jwxl+WWXl，其中i^為高斯白噪聲矢量。在異步情 況下，即考慮每一個(gè)節(jié)點(diǎn)信號傳輸?shù)臅r(shí)延，則只需要將上式中的接收到的信號 中矩陣A^i的各元素在求和前已根據(jù)不同的時(shí)延進(jìn)行移位即可。經(jīng)接收端解調(diào)后的輸出信號表示為 其中，C^w為與調(diào)制有關(guān)的相干解調(diào)的信號，Z^,-(^^/1^,我們用解相關(guān)的方法消除多用戶干擾及碼間干擾。經(jīng)接收端解調(diào)后的輸出信號可表示成7 =及附+ 2，其中及為信號的信道相關(guān)矩陣。W信號功率陣。 不妨假設(shè)『為歸一化信號功率對角單位陣，則有r = /J6 + Z我們將及矩陣進(jìn)行分解，及-i/r， r是一個(gè)列正交的iv x7v的矩陣，r是一個(gè)iVxiV的復(fù)雜上三角矩陣?？梢园呀邮盏男盘栕冃蔚玫絝 = t^y = + ;;，這里7-f^Z。然后根據(jù)系數(shù)矩陣的上三角特性，可以從下到上逐次解出各個(gè) 發(fā)送信號的分量。為加快矩陣求解速度，我們用Schnr算法進(jìn)行矩陣及=￡^的分解處理。 Sclmr算法可以高效地找到系統(tǒng)矩陣表示中的三角因子，從而快速進(jìn)行矩陣的 求逆運(yùn)算，也可以近似進(jìn)行矩陣分塊，在計(jì)算出足夠的塊行之后就可得出具有足夠近似度的求解結(jié)果。獲得檢測結(jié)果^^,。提取和截?cái)啵e(cuò)誤修復(fù)后，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的最底層被丟棄。即使接收端不知道發(fā)送端的數(shù)據(jù)嵌入方法，因?yàn)閿?shù)據(jù)流的頭信息及結(jié)構(gòu)長 度保持不變，數(shù)據(jù)比特流也與JPEG2000標(biāo)準(zhǔn)兼容，仍可用常規(guī)的JPEG2000進(jìn) 行解碼，這時(shí)嵌入的數(shù)據(jù)被當(dāng)成噪聲處理，由于JPEG2000采用小波壓縮，在數(shù) 據(jù)結(jié)構(gòu)的最底層包含非常少的信息，被當(dāng)成噪聲的數(shù)據(jù)對重建圖像在視覺上幾 乎察覺不到，因此也不會(huì)影響圖像的質(zhì)量。
權(quán)利要求
1、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于Schur算法的圖像傳輸聯(lián)合檢測方法，其特征在于利用標(biāo)準(zhǔn)的JPEG2000編碼器將節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集傳感器節(jié)點(diǎn)對外發(fā)送的原始圖像壓縮形成幾個(gè)壓縮層，在壓縮數(shù)據(jù)流的LSL(Least Significant Layer)最小意義層采用嵌入數(shù)據(jù)技術(shù)嵌入錯(cuò)誤保護(hù)編碼，實(shí)現(xiàn)聯(lián)合編碼，埋入錯(cuò)誤保護(hù)編碼數(shù)據(jù)后，LSL層字節(jié)數(shù)保持與原數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的字節(jié)數(shù)相同，保持?jǐn)?shù)據(jù)比特流長度不變；聯(lián)合編碼的數(shù)據(jù)經(jīng)過調(diào)制發(fā)射，經(jīng)無線信道傳輸，到達(dá)接收端數(shù)據(jù)收集點(diǎn)SINK；到達(dá)接收端數(shù)據(jù)收集點(diǎn)SINK的信號經(jīng)接收端解調(diào)后，進(jìn)行“基于Schur算法的快速聯(lián)合接收檢測”，進(jìn)行干擾和噪聲消除及錯(cuò)誤恢復(fù)，然后可繼續(xù)發(fā)往移動(dòng)或其它網(wǎng)絡(luò)，或進(jìn)行JPEG2000解碼顯示；“基于Schur算法的快速聯(lián)合接收檢測”具體實(shí)現(xiàn)方法如下假設(shè)發(fā)送端有N個(gè)數(shù)據(jù)采集傳感器節(jié)點(diǎn)，各節(jié)點(diǎn)的發(fā)送信號經(jīng)壓縮后可表示為b1，b2…bN，用矢量矩陣形式寫成bN×1＝(b1，b2…bN)T，經(jīng)載波調(diào)制發(fā)射，相當(dāng)于經(jīng)向量對角化處理為N×N維對角陣diag(b1，b2…bN)，再與載波信號CN×N相乘，得到發(fā)送端輸出信號矩陣形式表示為AN×1＝[a1 a2 … aN]T；到達(dá)接收端數(shù)據(jù)收集點(diǎn)SINK的接收信號用矩陣可表示為DN×1＝[d1d2…dN]T＝AN×1+nN×1，其中nN×1為高斯白噪聲矢量；在異步情況下，即考慮每一個(gè)節(jié)點(diǎn)信號傳輸?shù)臅r(shí)延，則只需要將上式中的接收到的信號中矩陣AN×1的各元素在求和前根據(jù)不同的時(shí)延進(jìn)行移位即可；接收端解調(diào)后的輸出信號表示為YN×1＝CN×NDN×1＝CN×NAN×1+CN×NnN×1＝CN×NAN×1+ZN×1其中，CN×N為與調(diào)制有關(guān)的相干解調(diào)的信號，ZN×1＝CN×NnN×1用解相關(guān)的方法消除多用戶干擾及碼間干擾，經(jīng)接收端載波解調(diào)后的輸出信號可表示成YN×1＝RN×NWN×NbN×1+ZN×1，其中RN×N為信號傳輸信道的相關(guān)矩陣，WN×N傳輸信號的功率陣，不妨假設(shè)WN×N為歸一化的對角單位陣，則有YN×1＝RN×NbN×1+ZN×1，所以<math-cwu><![CDATA[<math> <mrow><msub> <mi>b</mi> <mrow><mi>N</mi><mo>&times;</mo><mn>1</mn> </mrow></msub><mo>=</mo><msubsup> <mi>R</mi> <mrow><mi>N</mi><mo>&times;</mo><mi>N</mi> </mrow> <mrow><mo>-</mo><mn>1</mn> </mrow></msubsup><mrow> <mo>(</mo> <msub><mi>Y</mi><mrow> <mi>N</mi> <mo>&times;</mo> <mn>1</mn></mrow> </msub> <mo>-</mo> <msub><mi>Z</mi><mrow> <mi>N</mi> <mo>&times;</mo> <mn>1</mn></mrow> </msub> <mo>)</mo></mrow> </mrow></math>]]></math-cwu><!--img id="icf0001" file="S2008100184813C00021.gif" wi="179" he="20" img-content="drawing" img-format="tif"/-->RN×N-1為RN×N的逆矩陣；因?yàn)橹苯忧驲N×N的逆復(fù)雜度較高，且RN×N不一定可逆，為求得上式中的bN×1，需將RN×N矩陣進(jìn)行分解RN×N＝UN×NTN×N，U是一個(gè)列正交的N×N的矩陣，T是一個(gè)N×N的復(fù)雜上三角矩陣，則YN×1＝UN×NTN×NbN×1+ZN×1，可以把上式變形得到<math-cwu><![CDATA[<math> <mrow><mover> <mi>Y</mi> <mo>~</mo></mover><mo>=</mo><msup> <mi>U</mi> <mi>H</mi></msup><mi>Y</mi><mo>=</mo><mi>Tb</mi><mo>+</mo><mi>&eta;</mi><mo>,</mo> </mrow></math>]]></math-cwu><!--img id="icf0002" file="S2008100184813C00022.gif" wi="144" he="20" img-content="drawing" img-format="tif"/-->這里η＝UHZ，UH為U的廣義逆，Z即ZN×1。這樣從式<math-cwu><![CDATA[<math> <mrow><mover> <mi>Y</mi> <mo>~</mo></mover><mo>=</mo><mi>Tb</mi><mo>+</mo><mi>&eta;</mi> </mrow></math>]]></math-cwu><!--img id="icf0003" file="S2008100184813C00023.gif" wi="78" he="20" img-content="drawing" img-format="tif"/-->求解bN×1就可避免RN×N不可逆時(shí)的不可解并減少復(fù)雜度；為加快矩陣求解速度，用Schur算法進(jìn)行矩陣R＝UT的分解處理，Schur算法可以高效地找到系統(tǒng)矩陣表示中的三角因子，從而快速進(jìn)行矩陣的求逆運(yùn)算，也可以近似進(jìn)行矩陣分塊，在計(jì)算出足夠的塊行之后就可得出具有足夠近似度的求解結(jié)果，獲得檢測結(jié)果即發(fā)射信號bN×1在接收端的還原結(jié)果，因它們不可能完全相同故區(qū)別表示；獲得檢測結(jié)果后，用與發(fā)送端的數(shù)據(jù)嵌入方法所對應(yīng)的提取方法提取接收端碼流中的編碼，然后進(jìn)行錯(cuò)誤保護(hù)解碼，接收端已知發(fā)送端的數(shù)據(jù)嵌入方法，就可正確進(jìn)行數(shù)據(jù)提取和截?cái)啵e(cuò)誤修復(fù)后，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的最底層被丟棄。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于Schur算法的圖像傳輸聯(lián)合檢測方法，利用標(biāo)準(zhǔn)的JPEG2000編碼器將節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集傳感器節(jié)點(diǎn)對外發(fā)送的原始圖像壓縮形成幾個(gè)壓縮層，在壓縮數(shù)據(jù)流的LSL(Least Significant Layer)最小意義層采用嵌入數(shù)據(jù)技術(shù)嵌入錯(cuò)誤保護(hù)編碼，實(shí)現(xiàn)聯(lián)合編碼，埋入錯(cuò)誤保護(hù)編碼數(shù)據(jù)后，LSL層字節(jié)數(shù)保持與原數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的字節(jié)數(shù)相同，保持?jǐn)?shù)據(jù)比特流長度不變；聯(lián)合編碼的數(shù)據(jù)經(jīng)過調(diào)制發(fā)射，經(jīng)無線信道傳輸，到達(dá)接收端數(shù)據(jù)收集點(diǎn)SINK；到達(dá)接收端數(shù)據(jù)收集點(diǎn)SINK的信號經(jīng)接收端解調(diào)后，進(jìn)行“基于Schur算法的快速聯(lián)合接收檢測”，進(jìn)行干擾和噪聲消除及錯(cuò)誤恢復(fù)，然后可繼續(xù)發(fā)往移動(dòng)或其它網(wǎng)絡(luò)，或進(jìn)行JPEG2000解碼顯示。本發(fā)明可以有效減少無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中各傳感器傳輸圖像信息時(shí)的能量損耗，并能提高圖像傳輸?shù)馁|(zhì)量。
文檔編號H04N7/24GK101227605SQ20081001848
公開日2008年7月23日 申請日期2008年2月3日 優(yōu)先權(quán)日2008年2月3日
發(fā)明者胡艷軍 申請人:安徽大學(xué)