分簇算法与压缩感知下的农田信息处理
为了减小无线传感器传输数据的数据量,提出了一种相关性分簇算法与压缩感知相结合的方法。首先,将节点数据显著相关性的节点划分到一个簇中;其次,在每个簇中,根据节点间的平均相关度大小来确定参考节点与非参考节点,参考点的数据结合压缩感知进行无线网络传输,而非参考点的数据可以根据与参考节点的线性回归系数计算出来;最后,对实测的温度进行仿真实验。结果表明,簇中参考节点的数据重构误差在允许范围内,对非参考节点进行线性回归计算与原始数据相比基本吻合。...
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Veröffentlicht in: | 合肥学院学报 2017, Vol.34 (2), p.41-46 |
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1. Verfasser: | |
Format: | Artikel |
Sprache: | chi |
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Online-Zugang: | Volltext |
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Zusammenfassung: | 为了减小无线传感器传输数据的数据量,提出了一种相关性分簇算法与压缩感知相结合的方法。首先,将节点数据显著相关性的节点划分到一个簇中;其次,在每个簇中,根据节点间的平均相关度大小来确定参考节点与非参考节点,参考点的数据结合压缩感知进行无线网络传输,而非参考点的数据可以根据与参考节点的线性回归系数计算出来;最后,对实测的温度进行仿真实验。结果表明,簇中参考节点的数据重构误差在允许范围内,对非参考节点进行线性回归计算与原始数据相比基本吻合。 |
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ISSN: | 2096-2371 |