基于WBAN的生物特征检测重构算法

吉林大学学报(工学版) ›› 2013, Vol. 43 ›› Issue (增刊1): 213-216.

基于WBAN的生物特征检测重构算法

葛亮¹, 胡封晔², 赵利英², 李莎莎²

1. 吉林大学第一医院, 长春 130021;
2. 吉林大学通信工程学院, 长春 130022

收稿日期:2012-05-26 发布日期:2013-06-01
作者简介:葛亮(1979-),男,博士研究生.研究方向:无线体域网、生物信息采集等.E-mail:gel195553@sina.com
基金资助:
国家自然科学基金项目(61074165).

Joint reconstruction algorithm of biological feature detection based on WBAN

GE Liang¹, HU Feng-ye², ZHAO Li-ying², LI Sha-sha²

1. The first hospital, Jilin University, Changchun 130021, China;
2. College of Communication Engineering, Jilin University, Changchun 130022, China

Received:2012-05-26 Published:2013-06-01

摘要/Abstract

摘要：

生物特征检测是无线体域网的关键问题。本文利用信号群的内相关性和互相关性结构,运用分布式压缩感知理论,建立一种新型分布式编码重构算法,即信号群与联合稀疏模型(Joint Sparse Model,JSM-1)。将该模型运用于无线体域网中,提出了联合稀疏信号模型的重构算法,仿真结果验证了该算法的有效性。

关键词: 无线体域网, 分布式压缩感知, 联合稀疏模型(JSM-1), 联合重构算法

Abstract:

Biological feature detection is a key issue for wireless body area network (WBAN).The correlation structure of the signal group and the cross-correlation structure were researched in this paper.The distributed compressed sensing was used.A new distributed coding reconstruction algorithm,Joint Sparse Model (JSM-1),was established.The model was applied to WBAN, and the joint sparse signal reconstruction algorithm was proposed.The performance of the proposed algorithm is evaluated through numerical results.

Key words: wireless body area network, distributed compressed sensing, joint sparse model (JSM-1), joint reconstruction algorithm

中图分类号:

TN914

葛亮, 胡封晔, 赵利英, 李莎莎. 基于WBAN的生物特征检测重构算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(增刊1): 213-216.

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