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基于超长线状分簇结构的卡尔曼滤波融合算法

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以应用于隧道结构健康监测的无线传感器网络为基础,针对长线形的隧道结构和分布式的节点布置,提出了超长线状多跳非均匀分簇结构.通过考虑节点剩余能量和优化簇头分簇半径,降低并平衡节点能耗.针对传感器数据冗余量大的问题,提出了基于超长线状分簇结构的分布式卡尔曼滤波融合算法.利用单节点不同时刻的数据,通过卡尔曼滤波器得到局部估计值,降低数据时间冗余度.在簇头节点端和汇聚节点端分别实现分布式卡尔曼滤波融合算法,降低数据空间冗余度,达到具有一致性的网络数据估计值.实验结果表明:该方法能有效实现超长线状分簇结构下的分布式数据融合,具有高可靠性和准确性.

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来源
《中国教育和科研计算机网CERNET第二十三届学术年会》|2016年|70-74|共5页
会议地点重庆
作者
He Bin; 何斌; Li Gang; 李刚; Tang Limin; 唐利敏; Xu Dianhong; 许点红;
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作者单位

中国教育和科研计算机网;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TN925.93;
关键词
无线传感器网络; 分簇结构; 卡尔曼滤波; 数据融合;
入库时间 2022-08-17 10:30:23

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