本文主要研究内容
作者肖利平,全腊珍,余波,霍览宇（2019）在《基于改进CoSaMP的农田信息异常事件检测算法》一文中研究指出：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 matching pursuit,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%。
Abstract
zhen dui nong tian jian ce ou yu da 、jian ce jie dian neng liang you xian yi ji yi chang shi jian ju you ou fa xing deng te dian ,di chu le yi chong ji yu gai jin ya su cai yang pi pei zhui zong de nong tian xin xi yi chang shi jian jian ce suan fa (DP-CoSaMP)。zhen dui chuan tong ya su cai yang pi pei zhui zong (Compressive sampling matching pursuit,CoSaMP)suan fa zhong xiang shi yuan zi shua ze he xi shu du yao qiu yi zhi wen ti ,yin jin Diceji shu you xiao ou fen yuan zi xiang guan xing ,bao zheng shua ze zui you yuan zi ;li yong feng zhi xin zao bi (Peak signal to noise ratio,PSNR)yu pi pei xin hao can cha ju you xiang shi bian hua qu shi ,dong tai diao zheng suan fa die dai ci shu ,bi mian xi shu du huo qu kun nan wen ti 。fang zhen shi yan jie guo biao ming ,ben wen suan fa yi chang shi jian jian ce cheng gong lv jiao xian you suan fa di gao le 20%,wang lao neng hao jiang di le 15%,ping jun jian ce shi jian jian shao le 50%。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自农业机械学报的肖利平,全腊珍,余波,霍览宇，发表于刊物农业机械学报2019年10期论文，是一篇关于农田信息监测论文,无线传感器网络论文,异常事件检测论文,压缩感知理论论文,农业机械学报2019年10期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自农业机械学报2019年10期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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