Captación eficiente de señales
La detección comprimida (CS) es un nuevo enfoque para la obtención de datos digitales. En lugar de emplear un método uniforme de obtención de datos, las señales analógicas se digitalizan para su procesamiento mediante mediciones con funciones de prueba más generales. El proyecto «Compressive data acquisition and processing techniques for sensing applications» (COMPSENSE)(se abrirá en una nueva ventana) , financiado con fondos europeos, desarrolló nuevas técnicas de obtención de datos y de generación de imágenes para los nuevos sistemas de CS. Los reflejos superficiales son un problema importante para la generación de imágenes subsuperficiales mediante CS. Por ello, los científicos proporcionaron un método sencillo utilizando mediciones comprimidas para superficies no planas. Este método de generación de imágenes demostró ser más fiable y permitió encontrar objetivos con poca profundidad mediante la utilización de los datos extraídos a partir de los reflejos en la superficie. El proyecto presentó un nuevo método de generación de imágenes de penetración dispersa muy eficaz para objetivos fuera de la red. La técnica propuesta se basa en un algoritmo iterativo ortogonal de búsqueda coincidente (OMP) que utiliza iteraciones de ascenso con pendiente máxima basadas en gradiente para localizar el objetivo. En comparación con las técnicas estándar de reconstrucción dispersa, se obtuvieron resultados más fiables para múltiples objetivos fuera de la red y con considerablemente menos errores de reconstrucción. Además, se utilizó un nuevo algoritmo OMP alterado para realizar alteraciones controladas de vectores de soporte seleccionados para reducir el residual ortogonal en cada iteración. En lo que respecta a la detección compresiva distribuida y con varios sensores, el equipo del proyecto desarrolló otra técnica nueva para estimar la dirección de llegada basándose en mediciones comprimidas. Otros métodos de detección y estimación fueron la obtención directa de datos CS, la extracción de características o la generación de datos sin reconstrucción previa de la señal. Los trabajos también se orientaron hacia el análisis de la eficiencia energética de la CS en redes de sensores inalámbricos (WSN). Se elaboraron modelos de disipación de la energía tanto para enfoques convencionales como de CS, y se utilizaron para construir un entorno de programación integral mixto que obtiene de forma combinada los costes energéticos. El análisis numérico mostró que la CS prolonga la duración en la red de las señales dispersas y ofrece más ventajas para redes WSN con áreas de cobertura reducidas. El equipo del proyecto publicó varios artículos en revistas y actas de congresos, además de realizar presentaciones en talleres o seminarios. Se puede encontrar una lista de publicaciones en el sitio web del proyecto.
