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基于证据理论的WSN分簇数据融合算法

消耗积分:3 | 格式:rar | 大小:223 | 2009-12-07

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在传感器网络中多个传感器对于同一目标的识别结果会存在较大不确定性。证据理论作为目标识别领域中一种非精确推理方法能有效融合多传感器的不确定数据，得到合理的判断。本文算法利用证据熵和证据距离函数筛选簇头、确定簇成员节点和候选证据信息，有效减少了簇内冗余信息和簇头计算量，提高了数据融合的精度，为用户确定目标类型及其所在位置提供了更可靠的信息。
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