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摘要:
针对农田监测区域大、监测节点能量有限以及异常事件具有偶发性等特点,提出了一种基于改进压缩采样匹配追踪的农田信息异常事件检测算法(DP-CoSaMP).针对传统压缩采样匹配追踪(Compressive sampling matchingpursuit,CoSaMP)算法中相似原子选择和稀疏度要求已知问题,引进Dice系数有效区分原子相关性,保证选择最优原子;利用峰值信噪比(Peak signal to noise ratio,PSNR)与匹配信号残差具有相似变化趋势,动态调整算法迭代次数,避免稀疏度获取困难问题.仿真实验结果表明,本文算法异常事件检测成功率较现有算法提高了20%,网络能耗降低了15%,平均检测时间减少了50%.
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文献信息
篇名 基于改进CoSaMP的农田信息异常事件检测算法
来源期刊 农业机械学报 学科 工学
关键词 农田信息监测 无线传感器网络 异常事件检测 压缩感知理论 DP-CoSaMP
年,卷(期) 2019,(10) 所属期刊栏目 农业信息化工程
研究方向 页码范围 230-235
页数 6页 分类号 TP391
字数 3499字 语种 中文
DOI 10.6041/j.issn.1000-1298.2019.10.026
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 全腊珍 湖南农业大学工学院 56 239 8.0 13.0
2 肖利平 湖南农业大学工学院 15 25 3.0 4.0
4 霍览宇 湖南机电职业技术学院电气工程学院 38 36 3.0 4.0
5 余波 湖南机电职业技术学院电气工程学院 19 31 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
农田信息监测
无线传感器网络
异常事件检测
压缩感知理论
DP-CoSaMP
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