半张量压缩感知新模型及其在无线体域网中的应用研究

论文摘要

在无线体域网(Wireless Body Area Network,WBAN)中传感器被戴在身上或植入皮肤,可以收集一些人体的生理参数。WBAN中信号的类型是不同的,如:心电图(Electrocardiogram,ECG),脑电波(Electroencephalogram,EEG),而且信号的尺寸也是不同的,从而要求传感器具有灵活性。WBAN中每个传感器使用电池供电,而电池电量是有限的。对于那些被植入皮肤的传感器,电池的替换和充电都不容易。因此,WBAN中能量的消耗是一个重要的问题。在无线网络传输中,病人的健康数据是敏感信息,由于网络链路的开放性,这些数据很容易被对手窃听,因而,提高安全性是非常重要的。压缩感知可以应用到无线体域网中测量信号。传统压缩感知使用矩阵乘法要求测量矩阵的列数要等于信号的行数。考虑到信号的多样性,压缩感知需要设计和存储大量不同尺寸的测量矩阵。因此,本文提出半张量压缩感知新模型并将所提模型应用到无线体域网中。因为半张量压缩感知克服了矩阵乘法的维数限制,所以它能使用相同的测量矩阵测量不同尺寸的信号。本论文主要的研究成果与创新点如下:(1)提出半张量压缩感知新模型,该模型由测量矩阵和辅助矩阵构成。对信号恢复性能进行评估,分析了测量矩阵和辅助矩阵对信号重构误差的影响,以及参数和信号长度对重构误差的影响。更进一步地,分析了稀疏度、信号观测值及迭代次数对信号重构成功率的影响,分析了模型的存储空间和适应性方面的优势,证明了所提模型的可行性和高效性。(2)提出基于半张量压缩感知新模型的无线体域网信号传输方案。提出的方案包括以下技术手段,即半张量压缩感知、哈希函数、Arnold置乱和混沌置乱。半张量压缩感知克服了矩阵乘法的维数限制。混沌系统用于生成半张量测量矩阵,减少传输参数。Arnold置乱和混沌置乱进一步加强了系统的安全性。分析了所提方案在不同明文图像、稀疏基和测量矩阵下的重构效果,证明了密文图像的相邻像素的相关性、灰度直方图、信息熵等具有良好性能,并与相关算法进行了对比。

论文目录

摘要

ABSTRACT

第一章绪论

1.1 研究背景

1.2 国内外研究现状

1.2.1 无线体域网

1.2.2 压缩感知

1.2.3 压缩感知在无线体域网中的应用

1.3 研究内容

1.3.1 半张量压缩感知新模型

1.3.2 所提模型在无线体域网中的应用

1.4 论文的组织结构

第二章基础知识

2.1 压缩感知

2.1.1 信号的稀疏表示

2.1.2 感知矩阵的构造

2.1.3 重构算法的设计

2.2 半张量积运算

2.3 Arnold置乱

2.4 密码学基础

2.5 本章小结

第三章半张量压缩感知新模型

3.1 前言

3.2 半张量压缩感知新模型

3.2.1 半张量压缩感知

3.2.2 所提模型的建立

3.2.3 测量矩阵和辅助矩阵的生成

3.3 实验仿真与分析

3.3.1 测量矩阵和辅助矩阵

3.3.2 稀疏度和信号观测值

3.3.3 参数和信号长度

3.3.4 迭代次数

3.3.5 存储空间和适应性

3.4 本章小结

第四章半张量压缩感知新模型在无线体域网中的应用

4.1 前言

4.2 整体方案

4.2.1 密钥生成

4.2.2 加密和压缩

4.2.3 解密和解压缩

4.2.4 讨论

4.3 仿真实验及性能分析

4.3.1 适应性和能量节约

4.3.2 重构效果

4.3.3 图像加密的效果

4.3.4 安全性分析

4.3.5 与其他算法的对比

4.4 本章小结

第五章总结与展望

5.1 总结

5.2 下一步研究方向

参考文献

致谢

攻读学位期间发表的学术论文

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 刘莉菲

导师: 李丽香

关键词: 半张量压缩感知,无线体域网,低能耗,安全性,图像重构

来源: 北京邮电大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 数学,电信技术

单位: 北京邮电大学

分类号: TN92;O151.21

总页数: 66

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