Resumen

Para reconstruir la señal de detección comprimida (CS) de forma rápida y precisa, este artículo propone un algoritmo de evolución diferencial discreta mejorado (IDDE) basado en la agrupación difusa para la reconstrucción de CS. Con el objetivo de superar las deficiencias del algoritmo de reconstrucción CS tradicional, como la fuerte dependencia de la dispersión y la baja precisión de la reconstrucción, se diseña un algoritmo de evolución diferencial discreta (DDE) basado en la agrupación difusa de núcleo mejorado. En este algoritmo, el algoritmo de agrupación difusa se utiliza para analizar la población evolutiva, lo que mejora la pertinencia y la cientificidad de la evolución del aprendizaje de la población al tiempo que realiza una agrupación eficaz. Se redefinen el método de codificación diferencial de partículas evolutivas y el mecanismo evolutivo. Y el algoritmo de evolución diferencial discreta de agrupamiento difuso mejorado se aplica al algoritmo de reconstrucción CS, en el que la señal con dispersión desconocida se considera como codificación de partículas. A continuación, la señal dispersa de las redes de sensores inalámbricos (WSN) se reconstruye con precisión mediante la evolución iterativa de la población. Por último, se realizan simulaciones en el entorno de adquisición de datos de las WSN. Los resultados muestran que, en comparación con los algoritmos de reconstrucción tradicionales como StOMP, la precisión de la reconstrucción del algoritmo propuesto en este trabajo mejora en un 36,4-51,9%, y el tiempo de reconstrucción se reduce en un 15,1-31,3%.

• Materias:Biotecnología Sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology sensors Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:algoritmo, agrupación difusa, entorno de adquisición de datos wsns, algoritmo de evolución diferencial discreta, evolución diferencial discreta mejorada, algoritmo de reconstrucción cs tradicional, algoritmo de reconstrucción cs, partícula evolutiva diferencial, evolución diferencial discreta, algoritmos de reconstrucción tradicionales
• Keywords:algorithm, fuzzy clustering, wsns data acquisition environment, discrete differential evolution algorithm, improved discrete differential evolution, traditional cs reconstruction algorithm, cs reconstruction algorithm, differential evolutionary particle, discrete differential evolution, traditional reconstruction algorithms