基于压缩感知的移动群智感知任务分发机制

宋子晖; 李卓; 陈昕

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基于压缩感知的移动群智感知任务分发机制

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针对移动群智感知任务中区域全覆盖感知成本过高问题,提出基于压缩感知的移动群智感知任务分发(CS-TD)机制.首先提出了感知任务整体成本模型,该模型综合考虑了参与感知任务的节点个数、节点的感知次数与数据上传次数;然后基于成本模型,分析感知节点的日常移动轨迹,结合压缩感知数据采集技术,提出了一种基于感知节点轨迹的压缩感知采样方法;其次通过区域全覆盖最少节点(RCLN)算法,选出最佳节点集合,对节点进行任务分配,利用压缩感知技术恢复节点数据;最后在多次感知任务的迭代中对感知节点的可信程度进行评定,保证任务方案的最优性.对CS-TD分发模型进行多次实验验证,与已有的CrowdTasker算法相比,CS-TD算法平均成本降低了30％以上.CS-TD模型能有效降低感知节点的消耗,能在全覆盖感知任务中降低整体感知成本.

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来源
《计算机应用》 |2019年第1期|15-21|共7页
作者
宋子晖; 李卓; 陈昕;
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作者单位

网络文化与数字传播北京市重点实验室(北京信息科技大学);

北京100101;

北京信息科技大学计算机学院;

北京100101;

网络文化与数字传播北京市重点实验室(北京信息科技大学);

北京100101;

北京信息科技大学计算机学院;

北京100101;

北京信息科技大学计算机学院;

北京100101;

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正文语种 chi
中图分类 TP393.01;
关键词
压缩感知; 移动群智感知; 任务分发; 区域覆盖; 移动轨迹;

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