Un'acquisizione efficiente del segnale
Il rilevamento compresso (CS, Compressed sensing) è un nuovo approccio all'acquisizione dei dati digitali. I segnali analogici vengono digitalizzati per l'elaborazione non mediante campionamento uniforme, ma attraverso le misurazioni utilizzando le funzioni di test più generali. Il progetto COMPSENSE(si apre in una nuova finestra) ("Compressive data acquisition and processing techniques for sensing applications"), finanziato dall'UE, ha sviluppato nuove tecniche di acquisizione dati e di imaging per i sistemi emergenti di rilevamento compresso. Con le riflessioni di superficie che costituiscono un grave problema per l'imaging con rilevamento compresso sotto la superficie, gli scienziati hanno fornito un metodo semplice sulla base delle misure compresse per superfici non planari. Questo metodo di imaging si è dimostrato più affidabile e potrebbe trovare obiettivi superficiali utilizzando i dati rimossi dalla riflessione della superficie. Il progetto ha presentato un nuovo metodo di imaging radar sparso che penetra al suolo molto efficace per le destinazioni off-grid. La tecnica proposta è stata basata su un algoritmo iterativo di ricerca della corrispondenza ortogonale (OMP) che utilizza più ripide iterazioni ascendenti basate su gradienti per individuare il bersaglio. Rispetto alle tecniche di ricostruzione sparse standard, sono stati ottenuti risultati più affidabili per più bersagli off-grid e sostanzialmente con meno errori di ricostruzione. Inoltre, un nuovo algoritmo di ricerca di corrispondenza ortogonale perturbato ha eseguito la perturbazione controllata di vettori di supporto selezionati per ridurre il residuo ortogonale durante ciascuna iterazione. Per quanto riguarda il rilevamento multi-sensore e con compressione distribuita, il team del progetto ha sviluppato un'altra nuova tecnica per la stima della direzione di arrivo sulla base di misurazioni compresse. Altri metodi per il rilevamento e la stima hanno comportato l'acquisizione diretta di dati di rilevamento compresso, l'estrazione di caratteristiche o la generazione di dati senza prima ricostruire il segnale. Il lavoro è stato inoltre orientato verso l'analisi dell'efficienza energetica del rilevamento compresso in reti di sensori wireless (WSN). I modelli di dissipazione di energia sia per il rilevamento energetico che per gli approcci convenzionali sono stati costruiti e utilizzati per elaborare un quadro di programmazione mista intera che ha acquisito congiuntamente i costi energetici. L'analisi numerica ha mostrato che il rilevamento compresso ha prolungato la durata di rete dei segnali sparsi ed era più vantaggioso per WSN con un'area di copertura piccola. Il team di progetto ha pubblicato diversi articoli su riviste e atti di conferenze, oltre a offrire presentazioni durante workshop o seminari. Un elenco delle pubblicazioni è disponibile sul sito web del progetto.
