| 基于高斯和粒子滤波的传感器数据处理技术 |
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| 引用本文： | 郑吉平,韩秋廷,张慧.基于高斯和粒子滤波的传感器数据处理技术[J].北京邮电大学学报,2013(4):110-115. |
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| 作者姓名： | 郑吉平 韩秋廷 张慧 |
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| 作者单位： | 南京航空航天大学计算机科学与技术学院;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 |
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| 基金项目： | 教育部博士点基金项目(20103218110017);江苏高校优势学科建设工程资助项目;南京航空航天大学青年科技创新基金项目(NN2012102,NS2013089);南京航空航天大学研究生开放基金项目(KFJJ120222) |
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| 摘 要： | 对不确定传感器数据进行建模,利用高斯和粒子滤波技术进行概率推理,以达到节约能量的目的.首先,根据传感器不同节点之间的时空相关性,采用历史数据建立概率模型;然后,在建立的概率模型上利用基本粒子滤波技术进行概率推理;最后,根据传感器数据符合高斯分布的特征,分别采用高斯粒子滤波、高斯和粒子滤波进行概率推理.实验结果表明,高斯和粒子滤波在准确率和运行效率两方面均能达到良好效果.
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| 关 键 词： | 传感器网络 动态概率模型 粒子滤波 高斯粒子滤波 高斯和粒子滤波 |
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