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针对矿山井下环境的特殊性导致井下监测到的海量信息的获取受到限制等问题,对目前备受关注的基于信号稀疏性的新型采样理论——压缩感知理论进行研究,以矿山物联网为研究对象,介绍了压缩感知基本理论及关键技术,分析了压缩感知理论在这个应用环境中的优势,理论上满足矿山物联网应用的需求。最后,利用Matlab仿真软件,对煤矿井下采集到的瓦斯浓度数据进行稀疏性分析、压缩与重构,结果表明压缩感知技术可以较精确地恢复原始瓦斯浓度信号。

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针对基于云服务的虚拟现实对数据传输速率的高要求以及对传输时延的敏感性问题，提出并设计了基于移动边缘计算技术的云VR系统方案，主要包括基于视点的VR处理和混合数模传输优化。首先采用基于金字塔投影的用户视点感知动态推流方法实现基于视点的VR处理；然后引入混合数模技术对传输进行优化改进，并给出了启发式的资源分配优化算法；最后在长期演进（LTE）系统的基础上改造基站协议栈，融入移动边缘计算技术，实现了完整的移动边缘云VR系统。实验结果表明，与已有方案相比，所提方案能够实现更加稳健高效的传输，达到更好的VR用户体验。

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