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針對移動群智感知任務中區(qū)域全覆蓋感知成本過高問題，提出基于壓縮感知的移動群智感知任務分發(fā)（CS-TD）機制。首先提出了感知任務整體成本模型，該模型綜合考慮了參與感知任務的節(jié)點個數(shù)、節(jié)點的感知次數(shù)與數(shù)據(jù)上傳次數(shù);然后基于成本模型，分析感知節(jié)點的日常移動軌跡，結合壓縮感知數(shù)據(jù)采集技術，提出了一種基于感知節(jié)點軌跡的壓縮感知采樣方法;其次通過區(qū)域全覆蓋最少節(jié)點（RCLN）算法，選出最佳節(jié)點集合，對節(jié)點進行任務分配，利用壓縮感知技術恢復節(jié)點數(shù)據(jù);最后在多次感知任務的迭代中對感知節(jié)點的可信程度進行評定，保證任務方案的最優(yōu)性。對CS-TD分發(fā)模型進行多次實驗驗證與已有的CrowdTasker算法相比，CS-TD算法平均成本降低了30%以上。CS-TD 模型能有效降低感知節(jié)點的消耗，能在全覆蓋感知任務中降低整體感知成本。
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