【摘 要】
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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
【机 构】
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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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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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