| AMUR:一种RFID数据不确定性的自适应度量算法 |
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| 引用本文： | 王永利,钱江波,孙淑荣,张功萱,刘冬梅.AMUR:一种RFID数据不确定性的自适应度量算法[J].电子学报,2011,39(3):579-584. |
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| 作者姓名： | 王永利 钱江波 孙淑荣 张功萱 刘冬梅 |
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| 作者单位： | 南京理工大学计算机科学与技术学院;宁波大学信息科学与工程学院;国电南京自动化股份有限公司技术管控部; |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(No.60803001,No.60803021,No.60850002); 中国博士后科学基金特别资助项目(No.200902517); 江苏省博士后基金(No.0801043B); 南京市科技计划项目(No.2010软资02014) |
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| 摘 要： | 为适应基于RFID(无线射频识别)位置跟踪过程中传感数据的连续变化和需要实时处理的特征,本文提出一种度量RFID数据不确定性的自适应进化粒子滤波算法,根据K-L距离改变重采样粒子个数,并引入粒子群寻优方法PSO改变传统粒子滤波(SIRPF)的重采样效率,采用常规赋权聚集(CWA)定义适应度函数,以均衡先验密度与似然密度的重要性,在采样粒子空间探寻最优粒子,为概率数据库上的初始元组提供可靠的置信度度量.实验证明,与已有的算法相比,AMUR算法能够有效地度量RFID数据中蕴含的不确定性,可进一步改善粒子退化现象和粒子贫化问题.
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| 关 键 词： | 无线射频识别 物联网 不确定性 粒子滤波 自适应 粒子群优化 |
| 收稿时间： | 2009-12-21 |
AMUR:An Adaptive Measuring Algorithm of Underlying Uncertainty for RFID Data |
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| WANG Yong-li,QIAN Jiang-bo,SUN Shu-rong,ZHANG Gong-xuan,LIU Dong-mei.AMUR:An Adaptive Measuring Algorithm of Underlying Uncertainty for RFID Data[J].Acta Electronica Sinica,2011,39(3):579-584. |
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| Authors: | WANG Yong-li QIAN Jiang-bo SUN Shu-rong ZHANG Gong-xuan LIU Dong-mei |
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| Affiliation: | WANG Yong-li1,QIAN Jiang-bo2,SUN Shu-rong3,ZHANG Gong-xuan1,LIU Dong-mei1 (1.School of Computer Science and Technology,Nanjing University of Science and Technology,Nanjing,Jiangsu 210094,China,2.Department of Information and Engineering,Ningbo University,Ningbo,Zhejiang 315211,3.Department of Technique Management,GuoDian Nanjing Automation limited corporation.Nanjing,Jiangsu 211100,China) |
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| Abstract: | To adapt the character of evolving over time and real-time of sensor data in location tracing service based on RFID,we present an adaptive evolving particle filtering algorithm-AMUR(an adaptive measuring algorithm of underlying uncertainty for RFID data).AMUR adaptively changes the number of samples on the basis of K-L distance,introduces an improved PSO(particle swarm optimization) method to enhance the efficiency of resampling phase of conventional particle filter(SIRPF).Meanwhile,to detect the most optim... |
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| Keywords: | RFID Internet of things uncertainty particle filter adaptive particle swarm optimization |
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