WSNs中基于隐马尔科夫模型的目标识别问题研究

• 作者: 杨明霞 王万良 邵鹏飞
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 目标识别 无线传感器网络 隐马尔可夫模型 维特比算法
• 年，卷（期）: 2015,（22）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 228-232
• 页数: 5页
• 分类号: TP3
• 字数: 4256字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1411-0350

摘要

由于无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）资源受限，如何有效利用资源，提高目标辨别的准确度，是WSNs中目标识别系统的研究难题。以隐马尔科夫模型为分类框架，对一个声音传感器阵列节点簇内的目标识别问题进行建模；基于节点信号的空间关联性，改进了子节点Viterbi最大似然序列的计算状态，设置了子节点报送间隔，从而有效地判别局部状态。实验证明，改进后的算法在维持判别正确率的同时降低信息传输量10%以上。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王万良	浙江工业大学信息学院	303	3770	29.0	48.0
5	邵鹏飞	浙江工业大学信息学院	26	183	5.0	13.0
7	杨明霞	浙江工业大学信息学院	20	47	5.0	5.0