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题名动态数据融合算法改进仿真研究
被引量：3
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作者
刘文龙
杨辉
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机构
绥化学院信息工程学院
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出处
《计算机仿真》
北大核心
2020年第4期294-297,共4页
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基金
2018黑龙江省高等教育教学改革研究(SJGY20180580)
黑龙江省省属高校基本科研业务费科研项目(KYYWF10236180205)。
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文摘
为了有效滤除传感器网络动态数据携带的冗余信息,提高网络数据准确性与网络节点生命周期,提出了基于时间间隔与数据间隔双重增量的自适应加权动态数据融合算法。获取一段时间内的数据,结合数据间隔得出基准数据,利用其它数据与基准数据的偏差进行数据融合处理,有利于减少网络的负载压力;并根据递推估计将同一类型数据采取多次融合计算,引入自适应理论,利用相对方差对各个数据加权做相应调节,同时对数据修正后的估计权值做融合处理,得到最终的二次加权融合结果,进而提高动态数据融合的精度。通过仿真结果,验证了双重增量自适应加权算法在网络动态数据融合方面的有效性,显著降低了数据冗余程度,提高了数据准确性。
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关键词
传感器网络
双重增量
自适应加权
动态数据融合
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Keywords
Sensor network
Double increment
Adaptive weighting
Dynamic data combining
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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