基于粒子滤波的能量高效传感器网络数据查询处理技术

• 作者: 张慧 郑吉平 韩秋廷
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 传感器网络 概率模型 粒子滤波 概率推理 高斯粒子滤波
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机网络研究
• 页码范围: 1230-1236
• 页数: 7页
• 分类号: TP393
• 字数: 8944字
• 语种: 中文

摘要

能量受限和数据不确定性是传感器网络在现实应用中所面临的重要问题.本文在不确定传感器数据基础上,利用传感器节点不同属性数据之间的关联性建立概率模型,采用粒子滤波技术进行概率推理从而达到节省能量的目的.首先,针对传感器节点不同属性的数据建立概率模型；然后根据传感器节点属性之间的相关性,采用粒子滤波技术通过感知能量代价低的属性值在模型上推理关联的感知能量代价高的属性值,从而达到节约能量的目的；最后,根据传感器节点多个属性值通常符合多元高斯分布,进而采用高斯粒子滤波进行概率推理,提高推理的精度.实验从准确率和运行效率两方面进行评价,结果表明本文所提出的粒子滤波方法处理不确定数据在准确率和运行效率两方面均能达到良好效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张慧	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	29	49	4.0	6.0
2	郑吉平	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	19	119	7.0	10.0
6	韩秋廷	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	4	10	2.0	3.0