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北京石油化工学院2026年研究生招生接收调剂公告
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newsun2009

木虫 (正式写手)


[交流] 【摘要编号】【摘要编号】61074165/F030303

求助摘要的编号:
61074165/F030303
项目名称:
基于分布式压缩感知的体域网生物信道模型与功率优化研究
项目类型:
面上

61074165/F030303

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raimi

铁杆木虫 (著名写手)


newsun2009(金币+4, 基金HEPI+1): 2011-01-22 12:06:43
项目编号 61074165
项目名称 基于分布式压缩感知的体域网生物信道模型与功率优化研究  
项目类型 面上项目   
申报学科1 生物信息检测及传感器技术(F030303)  
申报学科2 生物信息检测及传感器技术(F030307)  
研究性质 应用基础研究   
资助金额 36.00万元
开始日期 2011年1月1日  
完成日期 2013年12月31日   
项目摘要 生命特征的感测是人类面临且急需解决的重大挑战之一,体域网(BAN)是实现生命感测新的重要手段,超低功耗是其显著特征。然而目前尚没有体域网生物信道模型及特征描述,缺乏有效的体域网节能控制与功率优化理论方法体系。本项目针对上述问题,重点研究体域网中生物信道模型和超低功耗设计与优化等基本理论与关键技术。内容包括生物信道模型建立、特性分析和评价系统构建,基于信号群的稀疏分解算法、观测矩阵设计和重构算法,基于分布式压缩感知理论的体域网功率优化算法和准则。其创新性工作有:1)运用生物信道新概念,建立其模型并分析其特性,构建完整的生物信道模型评价系统;2)基于BAN信号群提出有效且快速的稀疏分解算法和稳定的、低复杂度的重构算法;3)揭示BAN信号群的相关性内在特征,确立BAN超低功率优化算法和准则。研究成果将形成我国独立知识产权的BAN超低功耗算法,为体域网的研究与应用奠定新的理论方法和工具支撑。  
获资助单位 吉林大学(项目负责人)
2楼2011-01-17 10:15:56
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