本文關(guān)鍵詞：壓縮感知在大型溫室無線監(jiān)測系統(tǒng)中的應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： 大型溫室 無線傳感網(wǎng)絡(luò) 壓縮感知 聯(lián)合稀疏模型

【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展,為了提高農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)效率,溫室無線監(jiān)測系統(tǒng)在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用越來越多,它的應(yīng)用解決了外界相對惡劣的生態(tài)環(huán)境對農(nóng)業(yè)發(fā)展的制約,提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平。在大型溫室的無線監(jiān)測系統(tǒng)中分布著大量的傳感節(jié)點,而目前的采樣機(jī)制都是基于高采樣頻率的奈奎斯特采樣定理,因此對硬件的處理能力要求很高,由于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)硬件資源的限制容易導(dǎo)致節(jié)點的損壞,造成溫室監(jiān)測系統(tǒng)的生命周期變短,影響了智能溫室在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的運用與推廣。為減少數(shù)據(jù)的采集量和通信量,提出將壓縮感知理論應(yīng)用于溫室環(huán)境的無線監(jiān)測系統(tǒng)中,用以取代高采樣頻率的奈奎斯特采樣定理。本文的主要研究內(nèi)容如下：(1)介紹了壓縮感知的基本理論,特別針對其中信號的稀疏變換、信號的壓縮測量以及信號的重構(gòu)等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了較詳細(xì)的論述。(2)對溫室無線監(jiān)測系統(tǒng)的總體框架、硬件系統(tǒng)、軟件系統(tǒng)進(jìn)行了設(shè)計,采用正交匹配追蹤算法(OMP)對溫室環(huán)境參數(shù)進(jìn)行壓縮與重構(gòu),并進(jìn)行重構(gòu)性能分析,尋找最佳稀疏度下的觀測值。(3)結(jié)合單個節(jié)點采集的數(shù)據(jù)存在時間相關(guān)性以及聯(lián)合稀疏模型,建立了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于聯(lián)合稀疏模型二(JSM-2)的時空相關(guān)性分布式壓縮感知模型應(yīng)用于溫室系統(tǒng)中,并結(jié)合其編碼與解碼方案,更進(jìn)一步的減少了數(shù)據(jù)的采集量與通信量。(4)針對以上建立的模型和編解碼算法在matlab中進(jìn)行實驗仿真驗證。首先對基于JSM-2的一步貪婪算法(OSGA)和同步正交匹配追蹤算法(SOMP)進(jìn)行了比較,說明SOMP重構(gòu)算法更優(yōu)越；再通過對OMP與SOMP算法在同種重構(gòu)性能條件下,比較說明SOMP算法需要的觀測值更少；最后進(jìn)行能耗分析比較,說明相對于傳統(tǒng)的傳輸,壓縮感知只需要一半的能耗,并進(jìn)一步說明SOMP算法在節(jié)能方面更有優(yōu)勢。
【關(guān)鍵詞】：大型溫室 無線傳感網(wǎng)絡(luò) 壓縮感知 聯(lián)合稀疏模型
【學(xué)位授予單位】：寧夏大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：S625.3;S126
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 研究背景與意義8
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-12
• 1.2.1 溫室系統(tǒng)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-9
• 1.2.2 WSN概述與國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-11
• 1.2.3 WSN中的CS國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 論文組織結(jié)構(gòu)12-13
• 1.4 本章小結(jié)13-14
• 第二章 壓縮感知理論14-20
• 2.1 概述14-15
• 2.1.1 范數(shù)14-15
• 2.1.2 稀疏信號15
• 2.1.3 可壓縮信號15
• 2.2 信號的稀疏化15-16
• 2.3 測量矩陣的構(gòu)建16-17
• 2.4 信號的重構(gòu)17-19
• 2.4.1 匹配追蹤算法(MP)18
• 2.4.2 正交匹配追蹤算法(OMP)18-19
• 2.5 本章小結(jié)19-20
• 第三章 基于CS的溫室監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計20-35
• 3.1 總體框架設(shè)計20-21
• 3.2 系統(tǒng)硬件設(shè)計21-26
• 3.2.1 數(shù)據(jù)采集節(jié)點硬件設(shè)計21-23
• 3.2.2 傳感器模塊23-25
• 3.2.3 網(wǎng)關(guān)模塊25-26
• 3.3 系統(tǒng)軟件設(shè)計26-28
• 3.3.1 終端節(jié)點軟件設(shè)計26-27
• 3.3.2 嵌入式網(wǎng)關(guān)軟件設(shè)計27-28
• 3.3.3 上位機(jī)軟件介紹28
• 3.4 試驗過程與仿真結(jié)果28-33
• 3.4.1 實驗環(huán)境與參數(shù)設(shè)定28-29
• 3.4.2 重構(gòu)性能分析29-33
• 3.5 本章小結(jié)33-35
• 第四章 基于時空間相關(guān)性的DCS在大型溫室監(jiān)測系統(tǒng)中的應(yīng)用35-55
• 4.1 分布式壓縮感知35-36
• 4.2 聯(lián)合稀疏模型36-38
• 4.2.1 JSM-136-37
• 4.2.2 JSM-237
• 4.2.3 JSM-337-38
• 4.3 溫室監(jiān)測系統(tǒng)中基于JSM-2的DCS模型38-42
• 4.4 溫室監(jiān)測系統(tǒng)中基于JSM-2的DCS算法42-45
• 4.4.1 OSGA算法43-44
• 4.4.2 SOMP算法44-45
• 4.5 溫室監(jiān)測系統(tǒng)中的能耗模型45-47
• 4.5.1 單節(jié)點能量模型46-47
• 4.5.2 簇頭節(jié)點能量模型47
• 4.6 仿真實驗及結(jié)果47-53
• 4.6.1 OSGA與SOMP聯(lián)合重構(gòu)算法的比較49-51
• 4.6.2 獨立重構(gòu)算法與聯(lián)合重構(gòu)算法的比較51-52
• 4.6.3 能耗分析52-53
• 4.7 本章小結(jié)53-55
• 第五章 總結(jié)與展望55-57
• 5.1 總結(jié)完成的工作55
• 5.2 存在的不足55-56
• 5.3 未來的展望56-57
• 參考文獻(xiàn)57-60
• 致謝60-61
• 個人簡介61

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 齊文新,周學(xué)文;分布式智能型溫室計算機(jī)控制系統(tǒng)的一種設(shè)計與實現(xiàn)[J];農(nóng)業(yè)工程學(xué)報;2004年01期

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本文編號：688082