本文關鍵詞：基于數(shù)據(jù)流量控制的礦用精確定位認知算法設計，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在現(xiàn)有的礦用精確定位系統(tǒng)中,實時傳輸?shù)臄?shù)據(jù)流量較大,容易造成鏈路擁塞,降低定位性能。提出了一種基于數(shù)據(jù)流量控制的認知算法,用于減少定位系統(tǒng)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)流量。該算法只上傳目標處于移動時的定位數(shù)據(jù),并結(jié)合卡爾曼濾波算法,預測出目標節(jié)點的整個運動軌跡。仿真結(jié)果表明:該算法應用于礦用精確定位系統(tǒng),能減少數(shù)據(jù)流量,確保定位性能。
【作者單位】： 重慶工程職業(yè)技術學院信息工程學院;重慶城市管理職業(yè)學院電子工程學院;
【關鍵詞】： 精確定位 卡爾曼濾波 流量控制 采樣間隔 認知算法
【基金】：重慶市教委科學技術研究項目(KJ1403208)
【分類號】：TD76
【正文快照】： 隨著精確定位系統(tǒng)在煤礦中的廣泛應用,使得地面監(jiān)控中心能實時掌握井下人員的具體位置,為發(fā)生事故時對井下人員采取有效施救措施提供了重要信息。然而,由于煤礦井下通信環(huán)境特殊,基站到地面監(jiān)控中心之間的設備級通信鏈路的數(shù)據(jù)傳輸速率較低,大多被限制在幾十千字節(jié)每秒之內(nèi)[1]

  本文關鍵詞：基于數(shù)據(jù)流量控制的礦用精確定位認知算法設計，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：484509