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基于半张量积压缩感知的粮情信息采集

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针对粮库中现有粮情信息在线监控中存在的数据规模庞大、数据传输及存储压力大等问题,提出了一种基于半张量积的粮情信息压缩采集方法.该方法利用半张量积压缩感知模型可以进行分组重构的方式,采用基于L1范数的迭代重加权重构方法,通过对整个粮仓温度信息进行整体压缩采样,在接收端进行迭代重加权分组重构,既保证了重构的精度,也提升了重构的速度.与已有报道的基于OMP算法等的压缩感知粮情温度采集信息处理进行了对比,实验结果表明,本文方法在保证重构精度的前提下,可明显提升重构的实时性,实现了对粮情信息的高精度实时重构.
Grain information compressed sensing based on semi-tensor product approach

金心宇、谢慕寒、孙斌

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浙江大学信息与电子工程学院,杭州310027

信号与信息处理 压缩感知 半张量积 迭代重加权 粮情信息

浙江省科技计划项目

LGG18F010004

2021

10.13229/j.cnki.jdxbgxb20191098

吉林大学学报(工学版)
吉林大学

吉林大学学报(工学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.792
ISSN：1671-5497
年,卷(期)：2021.51(1)
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