【摘 要】
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为解决运营隧道健康监测系统中多节点传感器网络下高频采样带来的大数据储存和传输问题,在运营隧道结构健康监测系统数据采集和传输层引入传感器网络框架表示模型,对传统的压
【机 构】
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华中科技大学土木与水利工程学院,武汉地铁集团有限公司,新加坡南洋理工大学土木工程与环境学院
【基金项目】
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国家重点研发项目(2016YFC0800208),国家自然科学基金项目(71571078,51778262,51708241)。
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为解决运营隧道健康监测系统中多节点传感器网络下高频采样带来的大数据储存和传输问题,在运营隧道结构健康监测系统数据采集和传输层引入传感器网络框架表示模型,对传统的压缩采样数据重构算法进行改进,用迭代方法求解最小化范数问题,提出基于传感器网络的压缩感知重构算法,并通过工程实例对提出的方法进行了验证。结果表明:1)在一定采样率条件下,基于传感器网络的压缩感知重构算法可以有效地增加数据恢复的效率,加速度信号采样率越大其重构精度越高;2)相同采样率条件下,基于传感器网络的压缩感知重构算法得到的重构数据精度要高于传统
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