基于切换字典的林区小气候监测数据压缩感知方法

摘要：

为降低林区小气候监测站的数据传输功耗,提出了一种切换字典的数据压缩感知方法,在对样本数据进行特征表征与分类的基础上,合理切换使用离散傅里叶变换基(Discrete Fourier transform,DFT)固定字典或K-SVD(K-singular value decomposition)学习字典,对样本数据进行稀疏表达.采用高斯函数对样本数据进行拟合,以拟合决定系数R2和拟合均方根误差(RMSE)为切换因子,定义了字典的切换策略.选用空气温度、空气湿度、土壤温度、土壤湿度作为测试对象,实验验证切换策略的可行性.实验表明,在林区小气候监测站中,当稀疏度和压缩率均相同时,结合DFT和K-SVD两种字典的优势,基于切换字典的数据压缩感知算法比单一字典具有更小的重构误差.经功耗测试实验,当稀疏度K=16时,采用切换字典的数据压缩感知算法,使监测站的平均每日电能消耗降低了16.35％,保证了林区小气候监测站的低功耗运行和数据可靠传输.

关键词：林区小气候监测、压缩感知、切换字典、稀疏表达

所属期刊栏目：50

分类号：S716(林业基础科学)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项资金项目;国家重点研发计划项目;北京市科技计划项目

在线出版日期：2020-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：193-199