国家自然科学基金(61100048)
- 作品数：2 被引量：5H指数：1
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- 发文基金：国家自然科学基金黑龙江省教育厅科学技术研究项目黑龙江省自然科学基金更多>>
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- 传感器网络基于轨迹聚类的多目标跟踪算法被引量：5
- 2017年
- 本文重点研究传感器网络中能源高效的多目标跟踪问题.根据轨迹相似性对跟踪目标聚类,利用组对象跟踪实现所有对象的跟踪,能够有效地减少传输能耗,延长网络寿命.由于测量误差、低采样率以及环境干扰,很难获取目标的精确位置,因此轨迹数据存在固有的不确定性.忽略这种不确定性会降低轨迹挖掘质量,从而影响目标跟踪.提出基于不确定性轨迹挖掘的组对象跟踪方法.轨迹挖掘阶段首先为所有跟踪目标建立马尔科夫链模型,然后给出一种新的不确定轨迹相似性的度量,最后给出不确定轨迹聚类算法UTK-means对目标分组.组对象跟踪阶段向基站周期性地更新组中心轨迹的位置.实验结果验证了本文方法具有较高的聚类质量和节能效率.
- 朱敬华尹旭明尹旭明王亚珂王亚珂李金宝
- 关键词：传感器网络马尔科夫模型
- 大规模无线传感器网络(ε,δ)近似计数算法
- 2013年
- 研究了大规模无线传感器网络中的近似计数问题,提出2个基于数字二叉树(DBT,digital binary tree)协议的近似计数算法DBT-ACA和DBT-BACA。算法能够以O(loglog n)的时间复杂性返回(ε,δ)-精度保证的近似计数结果。DBT-BACA采用了二分搜索、逐层转发和延迟响应等技术,有效地减少了查询时间和数据通信量。理论分析和实验结果表明,提出的算法在近似结果的精准度、时间效率和能量开销等方面均优于现有的近似计数算法。
- 朱敬华管学敏
- 关键词：无线传感器网络数据聚集
