物联网中压缩感知算法的云加速方法

• 作者: 张功萱 张永平 朱昭萌
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 算法加速 云计算 压缩感知 物联网 并行化
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机工程与应用
• 页码范围: 413-419
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5851字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.017

摘要

为了减少采集的数据量，提出在物联网中引入“边采样边压缩”的新型采样方法--压缩感知。针对压缩感知理论中信号重建算法计算复杂度较高的问题，设计并实现了一个基于云平台和代码迁移的算法加速方案；该方案解决了代码并行化的自动翻译、算法向云端迁移、本地和云端执行同步等问题，对可并行化的算法，仅需要增加几个新定义的接口及插入一些描述性的注释，就可以利用云资源实现算法的加速；实验表明，该方案是可行的、有效的。该文还研究了基于物联网资源的云加速方法，提出了基于云加速方案、结合多核/多CPU方法和GPGPU方法，能充分利用已有物联网资源的混合压缩感知算法加速框架，并初步设计了理论运行流程。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张功萱	南京理工大学计算机科学与工程学院	57	386	9.0	17.0
2	朱昭萌	南京理工大学计算机科学与工程学院	5	46	4.0	5.0
3	张永平	南京理工大学计算机科学与工程学院	5	38	4.0	5.0