传感器网络中信息压缩与融合理论及算法研究

传感器网络是具有广阔应用背景，当前十分热门的研究领域，其中的问题涉及计算机科学、信息科学和数学的多个分支，如在能量、通信带宽限制下传感器最优压缩、融合、容错等问题对传感器网络的性能和可靠性起着至关重要的作用，而其数学本质上是各种约束条件下的优化问题，需要将现代数学中多个分支的最新理论和方法恰当地应用其中。本项目研究内容包括：研究估计融合中通信约束下传感器数据维数的最优压缩模式，以及有效的熵压缩编码方案；对传感器噪声分布未知这一更加符合应用实际的情形, 研究能量和通信带宽限制下决策融合中的最优传感器决策律，估计融合中传感器数据最优量化方案及配置策略，实现传感器网络的优化设计。这些内容属于传感器网络研究领域基本而重要，同时又具有挑战性的前沿课题，解决上述问题对科学和技术的发展都具有重要意义。