本文選題：目標(biāo)軌跡預(yù)測(cè)　切入點(diǎn)：馬爾可夫鏈　出處：《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2014年S1期

【摘要】：針對(duì)井下環(huán)境惡劣,信標(biāo)節(jié)點(diǎn)失效時(shí)會(huì)存在大量盲區(qū),提出了一種基于馬爾可夫鏈模型的井下目標(biāo)軌跡預(yù)測(cè)算法,利用現(xiàn)有的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)和無(wú)線射頻識(shí)別技術(shù),結(jié)合馬爾可夫鏈模型對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行預(yù)測(cè),并對(duì)傳統(tǒng)的質(zhì)心定位算法加以改進(jìn),使其適應(yīng)預(yù)測(cè)模型,同時(shí)減少定位誤差,提高定位覆蓋率。實(shí)驗(yàn)證明:所提算法在百米范圍內(nèi)誤差較小,可實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確定位預(yù)測(cè)。
[Abstract]:For the underground environment, the beacon node failure there are a large number of blind spots, proposes a prediction algorithm for the target trajectory based on Markov chain model, using the existing wireless sensor networks and radio frequency identification technology, combined with the Markov chain model of target motion trajectory prediction and centroid localization algorithm to improve the traditional, make the adaptive prediction model, at the same time reduce the positioning error and improve the positioning coverage rate. The experiment results show that the proposed algorithm error in the 100 meters range is small, can realize accurate positioning prediction.

【作者單位】： 寧夏大學(xué)數(shù)學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：寧夏自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(NZ13004)資助
【分類號(hào)】：TD65;TP212.9;TN929.5

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本文編號(hào)：1691852