摘要
针对公路路域内降雨量分布状态的估计问题,文章通过利用动静混合传感器网络的采样信息,设计一种基于动态采样机制与卡尔曼滤波方法的降雨量分布估计算法。首先设计路域内降雨量分布的估计模型,合理选择径向基函数中心点位置。然后提出一种基于传感器采样误差的动态采样机制,以减少信息分布估计算法中的冗余信息,提高算法的计算效率。在此基础上,根据改进卡尔曼滤波状态估计算法,将曲面拟合中的权重系数与传感器网络的采样位置相结合,构成卡尔曼滤波中的状态变量,并给出基于当前采样信息的公路降雨量分布结果。接着根据梯度下降法,通过调整移动传感器采样位置的手段,进一步优化对路域内降雨量分布的估计结果,并通过严格的理论分析证明了该估计算法的收敛性。最后,通过仿真实验验证了该算法的有效性与可行性。
出处
《物联网技术》
2021年第10期108-112,114,共6页
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