本發(fā)明涉及傳感檢測(cè)技術(shù)，更具體地，涉及一種用于獲取土壤濕度的傳感器布置優(yōu)化方法。

背景技術(shù)：

傳感器是通過感受待測(cè)量對(duì)象的信息，并將其按一定規(guī)律變換成為電信號(hào)或其他所需形式的信息輸出，其結(jié)構(gòu)簡單、測(cè)量準(zhǔn)確性高，且成本低廉，因此，其在各類檢測(cè)技術(shù)中應(yīng)用廣泛。

隨著農(nóng)田物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，由于土壤溫、濕度具有空間差異性和時(shí)間差異性，需要布置大量的傳感器來獲取農(nóng)田溫、濕度信息，以保證農(nóng)作物的健康生長。

為減少傳感器的使用數(shù)量、降低檢測(cè)成本，通常會(huì)對(duì)傳感器的布置位置進(jìn)行優(yōu)化?，F(xiàn)有的傳感器布置優(yōu)化方法大概分為兩大類：第一類，序列法、模態(tài)置信度、有效獨(dú)立法、隨機(jī)類算法，這類算法均以模態(tài)分析技術(shù)為基礎(chǔ)，需要完整的實(shí)驗(yàn)?zāi)B(tài)振型；第二類，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法、互信息準(zhǔn)則。

但是，由于試驗(yàn)條件及環(huán)境的影響，測(cè)試的模態(tài)參數(shù)不完整，同時(shí)，由于農(nóng)田土壤數(shù)據(jù)的獲取通常不符合特定的分布模式，在農(nóng)田土壤信息的檢測(cè)中，難以兼顧傳感器合理布置和測(cè)量準(zhǔn)確性的要求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為克服上述問題或者至少部分地解決上述問題，本發(fā)明提供了一種用于獲取土壤濕度的傳感器布置優(yōu)化方法，以解決農(nóng)田土壤信息測(cè)量準(zhǔn)確性與檢測(cè)成本難以兼顧的技術(shù)問題。

根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供一種用于獲取土壤濕度的傳感器布置優(yōu)化方法，包括：

步驟s1、在待測(cè)量土壤區(qū)域內(nèi)布置多個(gè)傳感器，獲取不同時(shí)刻所述多個(gè)傳感器的測(cè)量數(shù)據(jù)，對(duì)任一時(shí)刻的測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行稀疏表示以獲取稀疏系數(shù)；

步驟s2、基于所述稀疏系數(shù)與測(cè)量矩陣，采用重構(gòu)算法進(jìn)行重構(gòu)運(yùn)算，以獲取測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值；其中，所述測(cè)量矩陣每行只有一個(gè)元素為1，每列至多有一個(gè)元素為1；

步驟s3、將不同時(shí)刻的測(cè)量數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)的測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值進(jìn)行比較獲取其誤差，基于所述誤差最小的測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值，確定傳感器的部署數(shù)量和部署位置。

進(jìn)一步地，步驟s1中在待測(cè)量土壤區(qū)域內(nèi)布置多個(gè)傳感器進(jìn)一步包括：

將所述待測(cè)量土壤區(qū)域劃分為具有若干相同四邊形結(jié)構(gòu)的網(wǎng)格，在所述網(wǎng)格的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)處布置一個(gè)傳感器。

進(jìn)一步地，所述測(cè)量數(shù)據(jù)具體為：所述傳感器測(cè)量得到的土壤中濕度數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步地，步驟s1中對(duì)所述測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行稀疏表示前，基于所述測(cè)量數(shù)據(jù)，采用雙線性插值法獲取所述待測(cè)量土壤區(qū)域內(nèi)任意位置的濕度數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步地，步驟s1中對(duì)所述測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行稀疏表示前，先采用聚類或箱線圖方法剔除所述測(cè)量數(shù)據(jù)中的噪聲數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步地，步驟s1中所述稀疏表示的方法具體為：對(duì)所述測(cè)量數(shù)據(jù)采用傅里葉變換、小波變換或高斯變換方法進(jìn)行稀疏表示。

進(jìn)一步地，步驟s2中所述測(cè)量矩陣的獲取方法具體為：隨機(jī)生成一個(gè)單位矩陣i∈ones^n×n，在所述單位矩陣中隨機(jī)選取m行向量，由所述m行向量構(gòu)成的矩陣即為所述測(cè)量矩陣；其中，m＜＜n。

進(jìn)一步地，步驟s2中基于所述稀疏系數(shù)與測(cè)量矩陣，采用重構(gòu)算法進(jìn)行重構(gòu)運(yùn)算，以獲取測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值具體包括：

步驟s21、將所述測(cè)量矩陣與所述測(cè)量數(shù)據(jù)相乘，以獲取觀測(cè)值；

步驟s22、分別采用多種重構(gòu)算法對(duì)所述觀測(cè)值進(jìn)行重構(gòu)運(yùn)算以還原得到多組稀疏系數(shù)估計(jì)值；

步驟s23、基于所述稀疏系數(shù)估計(jì)值獲取初始測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值，將所述每一組初始測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值與所述測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行比較以分別獲取其對(duì)應(yīng)的測(cè)量誤差；

步驟s24、將所述測(cè)量誤差最小的初始測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值作為測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值，獲取所述測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值的重構(gòu)算法為最優(yōu)重構(gòu)算法；

步驟s25、基于所述最優(yōu)重構(gòu)算法，獲取不同時(shí)刻的測(cè)量數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值。

進(jìn)一步地，所述重構(gòu)算法為：正交匹配追蹤、廣義正交匹配追蹤或壓縮采樣匹配追蹤算法。

進(jìn)一步地，所述測(cè)量誤差最小的評(píng)價(jià)方法采用絕對(duì)誤差：

其中xi為測(cè)量數(shù)據(jù)，為測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值，n為土壤濕度數(shù)據(jù)的長度。

本發(fā)明的有益效果主要如下：

(1)在待測(cè)量土壤區(qū)域?qū)?yīng)設(shè)置多個(gè)傳感器，以傳感器測(cè)量得到的關(guān)于土壤信息的測(cè)量數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，通過稀疏表示以及重構(gòu)算法，最終得到逼近測(cè)量數(shù)據(jù)的測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值，以合理部署傳感器，在保證土壤信息測(cè)量準(zhǔn)確性的基礎(chǔ)上，能夠降低傳感器的實(shí)際使用數(shù)量，有效降低成本；

(2)對(duì)測(cè)量數(shù)據(jù)采用雙線性插值法進(jìn)行擬合，不僅能夠更直觀反映土壤信息的差異性，還能夠增強(qiáng)測(cè)量數(shù)據(jù)的可篩選性；

(3)在重構(gòu)運(yùn)算過程中，通過優(yōu)化測(cè)量矩陣，以使所獲取的測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值中的數(shù)據(jù)能夠更好逼近實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，提高傳感器數(shù)量和位置部署的合理性和測(cè)量準(zhǔn)確性。

附圖說明

圖1為根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例中的一種用于獲取土壤濕度的傳感器布置優(yōu)化方法的示意圖；

圖2為根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例中的一種用于獲取土壤濕度的傳感器布置優(yōu)化方法的節(jié)點(diǎn)及傳感器布置示意圖；

圖3為根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例中的一種用于獲取土壤濕度的傳感器布置優(yōu)化方法的測(cè)量數(shù)據(jù)擬合示意圖；

圖4為根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例中的基于一種用于獲取土壤濕度的傳感器布置優(yōu)化方法優(yōu)化后的傳感器布置示意圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖和實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)施方式作進(jìn)一步詳細(xì)描述。以下實(shí)施例用于說明本發(fā)明，但不用來限制本發(fā)明的范圍。

參見圖1所示，本發(fā)明提供一種用于獲取土壤濕度的傳感器布置優(yōu)化方法，包括：

步驟s1、在待測(cè)量土壤區(qū)域內(nèi)布置多個(gè)傳感器，獲取不同時(shí)刻所述多個(gè)傳感器的測(cè)量數(shù)據(jù)，對(duì)任一時(shí)刻的測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行稀疏表示以獲取稀疏系數(shù)；

步驟s2、基于所述稀疏系數(shù)與測(cè)量矩陣，采用重構(gòu)算法進(jìn)行重構(gòu)運(yùn)算，以獲取測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值，其中，所述測(cè)量矩陣每行只有一個(gè)元素為1，每列至多有一個(gè)元素為1；

步驟s3、將不同時(shí)刻的測(cè)量數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)的測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值進(jìn)行比較獲取其誤差，基于所述誤差最小的測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值，確定傳感器的部署數(shù)量和部署位置。

具體地，根據(jù)待測(cè)量的土壤區(qū)域的大小，在該待測(cè)量土壤區(qū)域內(nèi)隨機(jī)布置多個(gè)傳感器，以獲取相應(yīng)的測(cè)量數(shù)據(jù)。優(yōu)選在該待測(cè)量土壤區(qū)域內(nèi)均勻布置傳感器，以使所布置的多個(gè)傳感器均勻等距分布于該待測(cè)量土壤區(qū)域內(nèi)，能夠更準(zhǔn)確的獲取該待測(cè)量區(qū)域內(nèi)的土壤信息或測(cè)量數(shù)據(jù)。可以理解的是，該測(cè)量數(shù)據(jù)是在某一時(shí)刻所有傳感器所測(cè)量得到的數(shù)據(jù)的集合。在不同的時(shí)刻，由該組傳感器能夠測(cè)量得到多組測(cè)量數(shù)據(jù)。

由于通過傳感器直接測(cè)量得到的測(cè)量數(shù)據(jù)大都屬于非稀疏數(shù)據(jù)，但在其變換域上是稀疏的。將各傳感器測(cè)量得到的任一一組測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行稀疏表示，得到用于后續(xù)分析的稀疏系數(shù)，以及系數(shù)基矩陣。

具體地，以稀疏表示后得到的稀疏系數(shù)為基礎(chǔ)，并尋找合適的測(cè)量矩陣，采用重構(gòu)算法重構(gòu)得到與稀疏系數(shù)相關(guān)的稀疏系數(shù)估計(jì)值。由于該測(cè)量矩陣中的任一行向量只有一個(gè)元素值為1，任一列向量中至多有一個(gè)元素值為1，其他元素值為0。同時(shí)，稀疏基矩陣與測(cè)量矩陣的結(jié)果滿足有限等距性質(zhì)，不會(huì)把兩個(gè)不同的稀疏數(shù)據(jù)映射到同一個(gè)集合中。

由稀疏系數(shù)、測(cè)量矩陣以及測(cè)量數(shù)據(jù)，通過基于壓縮感知的重構(gòu)運(yùn)算方法，能夠得到基于該測(cè)量數(shù)據(jù)的稀疏系數(shù)估計(jì)值，基于該測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值，能夠得到測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值。將傳感器在不同時(shí)刻所獲取的多組測(cè)量數(shù)據(jù)分別進(jìn)行稀疏表示，以及重構(gòu)運(yùn)算，可以對(duì)應(yīng)得到多組測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值。

由于測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值與對(duì)應(yīng)的測(cè)量數(shù)據(jù)之間存在誤差，將每一組測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值與對(duì)應(yīng)的測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，由誤差最小的一組數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值為基準(zhǔn)，優(yōu)化待測(cè)量土壤區(qū)域設(shè)置的傳感器的數(shù)量以及相應(yīng)傳感器的位置布置狀態(tài)。同時(shí)，結(jié)合傳感器使用數(shù)量所產(chǎn)生的成本問題，以確定最優(yōu)的傳感器數(shù)量和布置狀態(tài)。

在一個(gè)具體的實(shí)施例中，步驟s1中在待測(cè)量土壤區(qū)域內(nèi)布置多個(gè)傳感器的具體布置方法為：將所述待測(cè)量土壤區(qū)域劃分為具有若干相同四邊形結(jié)構(gòu)的網(wǎng)格，在所述網(wǎng)格的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)處布置一個(gè)傳感器。

具體地，將待測(cè)量土壤區(qū)域劃分為具有多個(gè)方格或等邊長菱形的網(wǎng)格結(jié)構(gòu)。在該網(wǎng)格的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)處均設(shè)置一個(gè)傳感器，以獲取該節(jié)點(diǎn)位置的土壤信息。在待測(cè)量土壤區(qū)域均勻的布置多個(gè)傳感器，能夠更準(zhǔn)確的獲取待測(cè)量土壤區(qū)域的測(cè)量數(shù)據(jù)。

例如，參見圖2所示，在40m*40m的待測(cè)量土壤區(qū)域中，將該待測(cè)量土壤區(qū)域40m長的一條邊線a上，除該邊線a兩端的端點(diǎn)外，以5m長的等間距距離在該邊線上設(shè)置7個(gè)節(jié)點(diǎn)；在與該邊線相交的另一條40m長的邊線b上，除該邊線b兩端的端點(diǎn)外，也以5m長的等間距在其上設(shè)置7個(gè)節(jié)點(diǎn)。分別作與邊線a或邊線b平行且經(jīng)過上述節(jié)點(diǎn)的直線，各直線的交點(diǎn)、各邊線的端點(diǎn)，以及所作直線與待測(cè)量土壤區(qū)域邊線的交點(diǎn)均作為節(jié)點(diǎn)，可得到64個(gè)節(jié)點(diǎn)。在64個(gè)節(jié)點(diǎn)的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)位置均對(duì)應(yīng)布置一個(gè)傳感器，即對(duì)應(yīng)設(shè)置64個(gè)傳感器。傳感器插入到土壤地表以下的位置，例如插入到土壤以下10cm的深度，以獲取該處位置的土壤信息?？梢岳斫獾氖?，傳感器位于土壤以下的深度可以根據(jù)測(cè)量條件或土壤性質(zhì)等條件適當(dāng)調(diào)整。

在另一個(gè)具體的實(shí)施例中，傳感器測(cè)量得到的測(cè)量數(shù)據(jù)為土壤中的濕度數(shù)據(jù)。對(duì)傳感器所采集得到的濕度數(shù)據(jù)進(jìn)行稀疏表示，并根據(jù)該測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)一步重構(gòu)運(yùn)算得到的重構(gòu)稀疏系數(shù)，進(jìn)而優(yōu)化待測(cè)量土壤區(qū)域?qū)嶋H傳感器的使用數(shù)量以及位置狀態(tài)。根據(jù)優(yōu)化后的傳感器部署條件布置傳感器，在大幅減少傳感器使用數(shù)量的基礎(chǔ)上，其所獲取的測(cè)量數(shù)據(jù)能夠更準(zhǔn)確地反映該區(qū)域內(nèi)土壤的濕度，而不僅僅只是體現(xiàn)傳感器位置的合理性。

在另一個(gè)具體的實(shí)施例中，步驟s1中對(duì)所述測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行稀疏表示前，基于所述測(cè)量數(shù)據(jù)，采用雙線性插值法獲取所述待測(cè)量土壤區(qū)域內(nèi)任意位置的濕度數(shù)據(jù)。由于待測(cè)量土壤區(qū)域內(nèi)任一位置的土壤數(shù)據(jù)均可通過實(shí)測(cè)或擬合得到，不僅能夠更直觀的反映土壤濕度或溫度信息的差異性，也能夠反映測(cè)量數(shù)據(jù)的可篩選性。

具體地，由傳感器獲取待測(cè)量土壤區(qū)域內(nèi)土壤的測(cè)量數(shù)據(jù)后，采用雙線性插值法對(duì)該測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行插值擬合，以擬合得到在某一時(shí)刻待測(cè)量土壤區(qū)域內(nèi)所有位置的濕度。參見圖3所示，由此，待測(cè)量土壤區(qū)域內(nèi)土壤的濕度信息形成一個(gè)平滑曲面，便于觀察農(nóng)田土壤不同位置的濕度差異。可以理解的是，該待測(cè)量土壤區(qū)域內(nèi)傳感器的測(cè)量深度盡可能保持一致，但其所在位置不重復(fù)，分別位于該待測(cè)量土壤區(qū)域內(nèi)網(wǎng)格的節(jié)點(diǎn)處。

在另一個(gè)具體的實(shí)施例中，步驟s1中對(duì)所述測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行稀疏表示前，先采用聚類或箱線圖方法剔除所述測(cè)量數(shù)據(jù)中的噪聲數(shù)據(jù)。具體地，在待測(cè)量土壤區(qū)域布置的傳感器數(shù)量較多，在獲取測(cè)量數(shù)據(jù)時(shí)，由于傳感器故障、測(cè)量、人工錄入等原因，可能會(huì)出現(xiàn)誤差。因此，使用聚類、箱線圖等方法找到異常點(diǎn)或缺失值，剔除非正?；驘o效數(shù)據(jù)后的測(cè)量數(shù)據(jù)再用于后續(xù)分析，以增強(qiáng)優(yōu)化方案的準(zhǔn)確性。

在另一個(gè)具體的實(shí)施例中，步驟s1中所述稀疏表示的方法具體為：對(duì)所述測(cè)量數(shù)據(jù)采用傅里葉變換、小波變換或高斯變換方法進(jìn)行稀疏表示。對(duì)傳感器所獲取的測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行稀疏表示，使測(cè)量數(shù)據(jù)在某個(gè)變換域上稀疏，以為數(shù)據(jù)的重構(gòu)奠定基礎(chǔ)。

具體地，由待測(cè)量土壤區(qū)域內(nèi)各節(jié)點(diǎn)處布置的傳感器所獲取測(cè)量數(shù)據(jù)，該測(cè)量數(shù)據(jù)可由一個(gè)向量表示：x＝(x1,x2,x3…xn)，其中，n為節(jié)點(diǎn)數(shù)量。

該測(cè)量數(shù)據(jù)本身是非稀疏數(shù)據(jù)，為便于數(shù)據(jù)的壓縮處理，先對(duì)該測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行稀疏表示，該測(cè)量數(shù)據(jù)可以表示為一組互不相關(guān)的基底ψi的線性組合，其具體可表述如下：

式中，ψ＝[ψ1,ψ2,ψ3…ψn]是n×n的稀疏基矩陣，α是測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行稀疏表示時(shí)得到的稀疏系數(shù)。

具體地，若稀疏系數(shù)中有k(k＜＜n)個(gè)非零系數(shù)，則稱x在稀疏基矩陣ψ下是k稀疏信號(hào)，k稱為稀疏系數(shù)的稀疏度。若稀疏信號(hào)的變換系數(shù)經(jīng)排序后按指數(shù)級(jí)衰減趨近于零，則該稀疏信號(hào)是可壓縮的。在進(jìn)行稀疏表示時(shí)所采用的稀疏基矩陣ψ。

在另一個(gè)具體的實(shí)施例中，步驟s2中所述測(cè)量矩陣的獲取方法具體為：隨機(jī)生成一個(gè)單位矩陣i∈ones^n×n，在所述單位矩陣中隨機(jī)選取m行向量，由所述m行向量構(gòu)成的m×n矩陣即為所述測(cè)量矩陣；其中，m＜＜n。具體地，該測(cè)量矩陣可表述為φ＝[φ1,φ2,…φn]。

具體地，該單位矩陣的列向量的數(shù)量與基矩陣ψ的行向量的數(shù)量相同，即都為n。由于單位矩陣是正交矩陣，從中取m行之后得到的m×n大小的部分單位矩陣還是具有較強(qiáng)的非相關(guān)性和部分正交性，所得到的測(cè)量矩陣φ中每行只有一個(gè)元素值為1，每列至多有一個(gè)元素值為1，其他元素值均為0。

在另一個(gè)具體的實(shí)施例中，步驟s2中基于所述稀疏系數(shù)與測(cè)量矩陣，采用重構(gòu)算法進(jìn)行重構(gòu)運(yùn)算，以獲取測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值具體包括：

步驟s21、將所述測(cè)量矩陣與所述測(cè)量數(shù)據(jù)相乘，以獲取觀測(cè)值；

步驟s22、分別采用多種重構(gòu)算法對(duì)所述觀測(cè)值進(jìn)行重構(gòu)運(yùn)算以還原得到多組稀疏系數(shù)估計(jì)值；

步驟s23、基于所述稀疏系數(shù)估計(jì)值獲取初始測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值，將所述每一組初始測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值與所述測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行比較以分別獲取其對(duì)應(yīng)的測(cè)量誤差；

步驟s24、將所述測(cè)量誤差最小的初始測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值作為測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值，獲取所述測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值的重構(gòu)算法為最優(yōu)重構(gòu)算法；

步驟s25、基于所述最優(yōu)重構(gòu)算法，獲取不同時(shí)刻的測(cè)量數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值。

具體地，將測(cè)量數(shù)據(jù)x投影到測(cè)量矩陣φ＝[φ1,φ2,…φn]上，可以得到觀測(cè)值y。其中，y∈r^m(m＜＜n)，此過程可表述為：

y＝φx(2)

將公式(2)帶入到公式(1)中，可得到下式：

y＝φx＝φψα(3)

令θ＝φψ，則由公式(3)可得到下式：

y＝φx＝φψα＝θα(4)

式中，x為測(cè)量數(shù)據(jù)，φ為測(cè)量矩陣，ψ為稀疏基矩陣，α為稀疏系數(shù)，θ＝φψ為感知矩陣。

具體地，對(duì)測(cè)量數(shù)據(jù)與測(cè)量矩陣相乘后得到的觀測(cè)值進(jìn)行重構(gòu)運(yùn)算，通過合理的安排待測(cè)量土壤區(qū)域傳感器的實(shí)際設(shè)置數(shù)據(jù)和設(shè)置位置，以減少在待測(cè)量土壤區(qū)域?qū)嶋H設(shè)置的傳感器的數(shù)量，同時(shí)又能夠保障待測(cè)量土壤區(qū)域測(cè)量數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確獲取。

具體地，即采用重構(gòu)算法對(duì)觀測(cè)值y進(jìn)行重構(gòu)運(yùn)算以得到重構(gòu)數(shù)據(jù)再通過公式(1)由得到測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值但是，由于測(cè)量矩陣φ的維數(shù)m＜＜n，則通過公式(1)無法直接求解得到測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值

具體地，由于測(cè)量矩陣φ和稀疏基矩陣ψ均為已知，且測(cè)量矩陣φ為m×n的矩陣，稀疏基矩陣ψ為n×n的矩陣。因此，可利用公式(4)，由重構(gòu)得到稀疏系數(shù)估計(jì)值其中，感知矩陣θ＝φψ滿足有限等距性質(zhì)，且測(cè)量矩陣φ中每行只有一個(gè)元素值為1，每列至多有一個(gè)元素值為1，其他元素值均為0，能夠保證觀測(cè)值中的元素值對(duì)應(yīng)到測(cè)量數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)。

具體地，實(shí)際操作過程中，在對(duì)觀測(cè)值y進(jìn)行重構(gòu)時(shí)，所采用的重構(gòu)算法不同，重構(gòu)得到的稀疏系數(shù)估計(jì)值不同。為使運(yùn)算得到的測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值能夠更逼近于測(cè)量數(shù)據(jù)x，可以采用多種重構(gòu)算法分別對(duì)觀測(cè)值y進(jìn)行重構(gòu)運(yùn)算，重構(gòu)得到多組不同的稀疏系數(shù)估計(jì)值以進(jìn)行運(yùn)算。

由多組稀疏系數(shù)估計(jì)值，通過公式(1)可對(duì)應(yīng)得到多組初始測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值，該多組初始測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值分別與測(cè)量數(shù)據(jù)x進(jìn)行比較，即可對(duì)應(yīng)得到多組測(cè)量誤差，其測(cè)量誤差最小的一組初始測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值為最優(yōu)，即為最終確定的測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值，其對(duì)應(yīng)的重構(gòu)算法為最優(yōu)的重構(gòu)算法。確定最優(yōu)重構(gòu)算法后，當(dāng)對(duì)觀測(cè)值y進(jìn)行重構(gòu)運(yùn)算時(shí)，即可采用該最優(yōu)重構(gòu)算法進(jìn)行重構(gòu)，以提高運(yùn)算的準(zhǔn)確性。

具體地，確定最優(yōu)的重構(gòu)算法后，在重構(gòu)運(yùn)算過程中，還可通過改變稀疏系數(shù)的稀疏度，以改變迭代計(jì)算過程，從而得到測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值，使該測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值能夠更貼近于測(cè)量數(shù)據(jù)。

針對(duì)不同時(shí)刻獲取的多組測(cè)量數(shù)據(jù)，在進(jìn)行稀疏表示后，分別采用所確定的最優(yōu)的重構(gòu)算法進(jìn)行重構(gòu)運(yùn)算，以分別重構(gòu)得到對(duì)應(yīng)的稀疏系數(shù)估計(jì)值，再由公式(1)分別獲取對(duì)應(yīng)的測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值。也就是，某一時(shí)刻t1所獲取的測(cè)量數(shù)據(jù)，采用稀疏表示后，再由最優(yōu)的重構(gòu)算法重構(gòu)運(yùn)算得到稀疏系數(shù)估計(jì)值，然后，由公式(1)獲取其對(duì)應(yīng)的測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值；針對(duì)另一時(shí)刻t2所獲取的測(cè)量數(shù)據(jù)，進(jìn)行稀疏表示后，再采用同樣的最優(yōu)的重構(gòu)算法進(jìn)行重構(gòu)運(yùn)算，并由公式(1)獲取該t2時(shí)刻的測(cè)量數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值。

由此，可獲取針對(duì)不同時(shí)刻的測(cè)量數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值，根據(jù)處理數(shù)據(jù)估計(jì)值與對(duì)應(yīng)的測(cè)量數(shù)據(jù)，結(jié)合傳感器使用成本，即可確定傳感器的部署狀態(tài)。例如，t1時(shí)刻所獲取的測(cè)量數(shù)據(jù)，與由該時(shí)刻測(cè)量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行稀疏表示和重構(gòu)運(yùn)算等運(yùn)算過程得到的測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值進(jìn)行比較，其誤差即為測(cè)量誤差。不同時(shí)刻的測(cè)量數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)的測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值之間的測(cè)量誤差不一樣，選擇多組測(cè)量誤差中最小的測(cè)量誤差對(duì)應(yīng)的測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值，該測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值即為最終最優(yōu)的測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值?；谠撟顑?yōu)的測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值所對(duì)應(yīng)的觀測(cè)值y，即能夠確定最優(yōu)的傳感器部署數(shù)量和部署位置。

在另一個(gè)具體的實(shí)施例中，所述重構(gòu)算法為：正交匹配追蹤、廣義正交匹配追蹤或壓縮采樣匹配追蹤算法。

在另一個(gè)具體的實(shí)施例中，所述測(cè)量誤差最小的評(píng)價(jià)方法采用絕對(duì)誤差：

其中，γ為絕對(duì)誤差，xi為測(cè)量數(shù)據(jù)，為測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值，n為土壤濕度數(shù)據(jù)的長度，其數(shù)值與傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)量n相等。具體地，在對(duì)多組測(cè)量誤差進(jìn)行比較時(shí)，也還可以采用空間矢量的余弦定理指標(biāo)、相關(guān)系數(shù)、均方根誤差或殘差法等方法進(jìn)行比較。

具體地，在不同時(shí)刻的測(cè)量數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)的測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值之間進(jìn)行比較而獲取的多組誤差，針對(duì)該多組誤差之間的比較，也可采用絕對(duì)誤差的方法進(jìn)行比較，以獲取最小的誤差，從而確定最優(yōu)的測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值以及其對(duì)應(yīng)的觀測(cè)值y，進(jìn)而確定最終的傳感器部署數(shù)量和部署位置。

本發(fā)明的一種用于獲取土壤濕度的傳感器布置優(yōu)化方法，通過在待測(cè)量土壤區(qū)域內(nèi)均勻布置多個(gè)傳感器，以獲取測(cè)量數(shù)據(jù)，基于該測(cè)量數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行稀疏表示，并基于壓縮感知的重構(gòu)運(yùn)算方法重構(gòu)得到逼近實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)的測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值。同時(shí)，針對(duì)不同時(shí)刻所獲取的測(cè)量數(shù)據(jù)，分別確定對(duì)應(yīng)的測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)值，由此，以在保證測(cè)量準(zhǔn)確性的情況下，得到最優(yōu)的傳感器部署方案，減少在待測(cè)量土壤區(qū)域內(nèi)實(shí)際布設(shè)的傳感器數(shù)量。參見圖4所示，其在圖2中所示傳感器獲取的測(cè)量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，優(yōu)化后得到的傳感器部署狀態(tài)。

最后，本發(fā)明的方法僅為較佳的實(shí)施方案，并非用于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。