【摘 要】
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为了在冷链物流全程监测中,科学而高效地采集信息,该文应用压缩感知(compressed sensing,CS)技术,构建了面向鲜食葡萄冷链物流过程的监测方法,该方法根据感知数据特征构建了
【机 构】
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中国农业大学信息与电气工程学院,中国农业大学工学院
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为了在冷链物流全程监测中,科学而高效地采集信息,该文应用压缩感知(compressed sensing,CS)技术,构建了面向鲜食葡萄冷链物流过程的监测方法,该方法根据感知数据特征构建了双正交小波变换稀疏矩阵,以更好的实现对传感数据的稀疏表示,根据冷链物流的特点构建了数据传输模型,以更好的完成数据的压缩采样传输。同时在模拟冷链条件下对方法系统进行了重构误差性能及节点能耗情况测试验证。结果表明,所提出的方法具有良好的压缩效果,数据的压缩比约为91%,能够通过对传感数据的压缩采样传输,实现数据的高精度重构,恒温下温湿度重构绝对误差分别为0.07℃和0.05%,变温下的则为0.15℃和0.006%。采样压缩采用传输后的汇聚节点电压衰减速率要低于直接传输方式,能有效的延长网络的生命周期。
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