基于数据流量控制的矿用精确定位认知算法设计
唐丽均1
吴畏2
1.重庆工程职业技术学院信息工程学院,重庆,4022602.重庆城市管理职业学院电子工程学院,重庆,401331
摘要：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.
关键词：精确定位卡尔曼滤波流量控制采样间隔认知算法
分类号：TD76(矿山安全与劳动保护)
资助基金：重庆市教委科学技术研究项目(KJ1403208)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 58-61 )
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