基于压缩感知的农情监测节点稀疏采样决策方法 |
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作者姓名: | 赵刚 饶元 朱军 李绍稳 |
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作者单位: | 安徽农业大学信息与计算机学院,安徽合肥,230036;安徽农业大学信息与计算机学院,安徽合肥,230036;安徽农业大学信息与计算机学院,安徽合肥,230036;安徽农业大学信息与计算机学院,安徽合肥,230036 |
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基金项目: | 国家自然科学基金;引进国际先进农业科学技术计划计划);引进国际先进农业科学技术计划计划);安徽省自然科学基金 |
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摘 要: | 将压缩感知应用于农情监测节点的稀疏采样,能够有效减少数据冗余和能耗,而如何甄选测量矩阵、稀疏基和重构算法,是实现节点稀疏采样和数据收集质量控制的关键。系统分析了基于压缩感知的单节点稀疏采样与重构方法,设计了基于压缩感知的农情监测节点稀疏采样决策系统功能架构,阐述了Python语言环境下系统的实现技术与效果。系统初步应用表明,对于30d连续监测、采样间隔为15min的花卉植株茎流、土壤湿度数据的压缩感知,宜选择固定采样率,测量矩阵、稀疏基、重构算法分别选取周期测量矩阵、差分矩阵和SL0算法,每2~10d重构一次数据可实现数据恢复代价与精度的良好折衷。
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关 键 词: | 压缩感知 农情监测节点 稀疏采样 决策 |
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