基于SPC的农产品冷链物流感知数据压缩方法
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国家自然科学基金资助项目(71072153)、中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2010JS101)、上海市教委重点学科食品经济管理资助项目(J50703)和中国农业大学研究生科研创新专项资助项目(KYCX2011067)


Sensing Data Compression Method Based on SPC for Agri-food Cold-chain Logistics
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    摘要:

    针对无线传感器网络实时监控的农产品冷链物流环境中,传感器节点的感知数据传输频率高、能耗高和监测时间短的问题,提出基于统计过程控制(SPC)的感知数据压缩方法,设计了适用于传感器节点数据处理的动态-单值-滑动极差(D-X-RS)算法。通过冷链物流环境试验仿真,对比了D-X-RS算法、阈值算法和K-滑动均值算法的数据压缩性能。结果表明,D-X-RS算法数据的每数据点压缩开销(CCP)在温度稳定和波动状态均与最优方法所得结果接近,具有良好的平衡性和适应性。

    Abstract:

    In order to reduce the sensing data transfer frequency and node energy consumption in real-time cold-chain logistics monitoring system for agri-food based on wireless sensor networks, a sensing data compression method based on statistics process control was presented. The D-X-RS algorithm that fits for the sensor nodes’ data processing capability was designed. The data compression performance of D-X-RS algorithm, threshold algorithm and K-means algorithm by cold-chain logistics environmental simulation in laboratory was compared. The result showed that the compression cost per point (CCP) of D-X-RS algorithm was close to the best algorithm both in temperature fluctuation and steady states. The algorithm had good balance and flexibility. 

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

齐林,田东,张健,张小栓,傅泽田.基于SPC的农产品冷链物流感知数据压缩方法[J].农业机械学报,2011,42(10):129-134.

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