基于数据流量控制的矿用精确定位认知算法设计

唐丽均; 吴畏

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基于数据流量控制的矿用精确定位认知算法设计

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在现有的矿用精确定位系统中,实时传输的数据流量较大,容易造成链路拥塞,降低定位性能.提出了一种基于数据流量控制的认知算法,用于减少定位系统传输的数据流量.该算法只上传目标处于移动时的定位数据,并结合卡尔曼滤波算法,预测出目标节点的整个运动轨迹.仿真结果表明:该算法应用于矿用精确定位系统,能减少数据流量,确保定位性能.

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来源
《矿业安全与环保》 |2016年第5期|58-61|共4页
作者
唐丽均; 吴畏;
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作者单位

重庆工程职业技术学院信息工程学院;

重庆402260;

重庆城市管理职业学院电子工程学院;

重庆401331;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类矿山安全监测系统;
关键词
精确定位; 卡尔曼滤波; 流量控制; 采样间隔; 认知算法;

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