排序方式： 共有3条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1
1.
为了提高压缩数据收集对多样化传感数据的适应能力,同时抑制环境噪声对数据收集精度的影响,提出了一种优化字典学习算法来构造压缩数据收集中的稀疏字典。理论分析表明在压缩数据收集中由环境噪声导致的数据收集误差和稀疏字典的自相干程度正相关。为此在字典学习的过程中引入了自相干惩罚项来抑制环境噪声对数据收集精度的影响。该惩罚项还能减少字典学习过程中对训练数据的过拟合,从而进一步提高了该算法的稀疏表示能力。实验表明,该算法的稀疏表示能力高于同类字典学习算法,而且能有效地抑制环境噪声对压缩数据收集精度的影响。 相似文献
2.
针对信标位置存在误差情况下的三维无线传感器网络节点定位问题,提出一种基于正交回归的多跳定位方法.同时考虑到自变量误差和因变量偏差对节点坐标估计的影响,基于约束加权正交回归参数估计准则,建立可容忍信标位置误差的三维多跳定位模型,解决了信标位置和距离估计两方面的误差并存时的节点自定位问题,并给出求解节点坐标最优值的数值方法;推导出相应的坐标估计精度评估标准3D-MCRB (3D Multi-hop Cramér-Rao Bound).仿真结果表明:此方法对信标位置误差和距离估计误差都具有较好的抑制能力,在大多数实验条件下,能将定位精度提高10%以上. 相似文献
3.
提出了一种自适应链路侦测的数据收集算法,以提高机会传感网链路的预测精度与传输成功率:采用自适应链路侦测算法测量出各节点的实时网内链路质量权重因子,结合节点能量消耗模型,通过基于无味卡尔曼滤波的概率预测方法对节点间的链路质量进行量化计算,实现节点对通信链路的实时自适应预测与最优化选择,从而完成数据收集.仿真实验结果表明:新算法提高了最优化路径决策的预测精度,可以有效地增加消息的平均通信成功率,降低消息的平均传输延时. 相似文献
1