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时间:2019-03-13
《基于分布式压缩感知的地铁安全监测数据重构》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、分类号学号M201272306学校代码10487密级硕士学位论文基于分布式压缩感知的地铁安全监测数据重构学位申请人:王芬学科专业:系统工程指导教师:余明晖副教授答辩日期:2015年5月26日AThesisSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsFortheDegreeofMasterofEngineeringSafetyMonitoringDataReconstructionbasedonDistributedCompressiveSensinginMetroConstructionCandidate:WangFenMajor:Syst
2、emsEngineeringSupervisor:AssociateProf.YuMinghuiHuazhongUniversityofScienceandTechnologyWuhan430074HuBei,P.R.ChinaMay,2015独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除文中已经标明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到,本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:日期:年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作
3、者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□,在_____年解密后适用本授权书。本论文属于不保密□。(请在以上方框内打“√”)学位论文作者签名:指导教师签名:日期:年月日日期:年月日华中科技大学硕士学位论文摘要在地铁施工过程中,为了实现安全管理和风险评估,获取准确的监测数据是非常有必要的。然而,由于地铁施工环境的复杂性、现有管理规范的约束以及数据采集方式为传统的人工采
4、集等原因,导致直接采样的监测数据大多是不完整的或者有噪声的,因此不能直接用于风险评估与决策分析。分布式压缩感知理论(DCS),是在压缩感知理论的基础上发展起来的,实现对多信号的压缩与重构。与其他的重构方法相比,DCS的优势在于充分发掘了信号间和信号内的相关性来实现数据重构。本文主要研究在地铁施工过程中,基于DCS的地表沉降区域监测数据的联合重构。首先对地表沉降区域监测多信号的稀疏性和相关性进行分析,判断其是否满足DCS的适用条件。其次,利用DCS对地表沉降区域监测数据建立联合稀疏模型,并选择合适的重构算法。然后,利用所建立的联合稀疏模型对地表沉降监测数据进行离线重构与在线预测,并将实验结
5、果与其他的重构方法进行对比分析。最后,利用DCS对随机采样时的地表沉降的采样下限进行估计。实验结果表明:对于地铁施工中的地表沉降区域监测数据缺失问题,基于DCS的数据重构方法要比回归分析法、稳健的主成分分析法(RPCA)、基于稀疏建模软件(SPAMS)方法的恢复精度要高。另外,当利用DCS对地表沉降监测数据进行数据重构时,联合的相关信号越多,重构误差越小。这正说明了DCS是通过利用信号间和信号内的相关性来提高信号重构精度的。随机采样时,利用DCS对地表沉降监测数据进行采样下限估计,根据给定的监测精度,预测结果要比实际采样频率要低。关键词:地表沉降;区域监测数据;分布式压缩感知;数据重构;
6、采样频率I华中科技大学硕士学位论文AbstractIntheprocessofsubwayconstruction,itisnecessarytoobtaintheaccuratemonitoringdataforconstructionsafetyandriskassessment.However,duetothecomplexityofsubwayconstructionenvironment,theconstraintofcurrentmanagementregulatoryandthetraditionalwayofmanualdatacollection,mostoftheor
7、iginaldataisincompleteornoisy,thusitcannotbedirectlyusedforriskassessmentanddecisionanalysis.DistributedCompressiveSensing(DCS),developedbasedoncompressivesensing,isusedforcompressionandreconstructionformulti-signal.Co
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