作者：郑吉平 韩秋廷 张慧传感器网络动态概率模型粒子滤波高斯粒子滤波高斯和粒子滤波
摘要：对不确定传感器数据进行建模，利用高斯和粒子滤波技术进行概率推理，以达到节约能量的目的．首先，根据传感器不同节点之间的时空相关性，采用历史数据建立概率模型；然后，在建立的概率模型上利用基本粒子滤波技术进行概率推理；最后，根据传感器数据符合高斯分布的特征，分别采用高斯粒子滤波、高斯和粒子滤波进行概率推理．实验结果表明，高斯和粒子滤波在准确率和运行效率两方面均能达到良好效果．
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