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摘要:
将无线传感器网络(WSN)引入气体源预估定位.基于贝叶斯原理,提出一种适用于WSN的气体污染源定位算法--改进粒子滤波(IPF)算法.该算法采用权重质心法确定预估定位初始点、退避定时排序法确定参与定位节点信息发送顺序及采用残差重抽样算法减少抽样方差以提高滤波性能.对比研究了改进粒子滤波(IPF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)及改进的非线性最小二乘(I-NLS)算法定位性能,仿真表明构建的WSN对气体源定位有效,应用IPF算法定位性能优于EKF及I-NLS算法.
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文献信息
篇名 无线传感器网络中基于贝叶斯技术的气体源定位研究
来源期刊 兵工学报 学科 工学
关键词 信息处理技术 无线传感器网络 源定位 改进粒子滤波 扩展卡尔曼滤波
年,卷(期) 2008,(12) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1474-1478
页数 5页 分类号 TP391
字数 4248字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-1093.2008.12.013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邵惠鹤 上海交通大学自动化系 327 7662 43.0 72.0
2 匡兴红 上海海洋大学工程学院 25 76 5.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
信息处理技术
无线传感器网络
源定位
改进粒子滤波
扩展卡尔曼滤波
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
兵工学报
月刊
1000-1093
11-2176/TJ
大16开
北京2431信箱
82-144
1979
chi
出版文献量(篇)
5617
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7
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44490
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