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隨著物聯網應用的日益普及，作為其核心技術之一的無線傳感器網絡已成為國內外學者關注和研究的重點。無線傳感器網絡是由大量部署在監測區域內的微型傳感器節點組成，通過無線通信方式形成的一個多跳的自組織網絡系統，其目的是協作感知、采集和處理網絡覆蓋區域內觀測對象的相關信息，并發送至觀察者。無線傳感器節點的計算、存儲和傳輸能力均受到限制，通過對感知數據進行壓縮采集，可以有效地降低傳感器網絡的能量消耗。目前，如何對無線傳感器網絡中的數據進行分布式壓縮式采集，進而延長傳感器網絡的工作壽命，已成為無線傳感器網絡研究中的核心問題之一。
無線傳感器網絡中數據具有較強聯合稀疏特性，應用壓縮感知理論，通過聯合編碼壓縮數據，再使用聯合解碼進行還原，可實現低采樣代價收集傳感數據。提出了一種基于聯合稀疏模型與壓縮感知理論的同步子空間追蹤算法，以稀疏特性為先驗知識，通過回溯迭代方式，判斷并選取合適的聯合子空間，用更少量觀測值實現原始傳感數據的精確重構。與SCoSaMP算法、SP算法在不同稀疏特性和不同采樣率下相比較，同步子空間追蹤算法具有較好的恢復性能。
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