环境信息监控中基于压缩感知的移动众包成本控制研究

作者：高丽萍; 姚祯; 高丽; 陈庆奎

来源：小型微型计算机系统, 2022, 43(02): 443-448.

• 移动众包
• 压缩感知
• 采样点选择
• k-means算法

基于压缩感知的移动众包模式是解决环境信息监控中成本问题的有效途径.压缩感知能够通过部分采样点恢复出全部数据,而其恢复质量取决于采样点所包含信息与噪声的数量.本文针对这两方面对压缩感知进行了优化,从而进一步减少环境信息监控所需成本.首先,本文提出了一种基于经验的采样点选择算法EBCS(Experience Based Cell Selection),通过选取包含信息更多的采样点,减少了数据恢复所需要的采样点数量.其次,本文提出了一种改进的k-means算法IK(Improved K-means),对参与者提交的任务数据中可能存在的伪造数据进行检测,避免了众包平台为了抵消伪造数据对恢复算法性能造成的负面影响而不得不对更多的采样点进行采样.经实验证明,本文提出的方法在成本控制上有非常好的表现.

• 单位
  上海理工大学