摘要：针对WSN流量预测,基于AR模型提出一种WSN流量双卡尔曼并行递推预测算法,该算法使用两个Kalman滤波器,交替进行AR模型参数的递推辨识与时变数据中真实值的最优估计,根据序列数据的最新信息实时修正AR模型参数进行动态预测。同时针对大步长的流量预测,引入滚动修正思想,克服动态预测算法存在间隔时间过长的缺点,降低多步预测误差。实验研究表明,利用研究的双卡尔曼并行递推算法使用AR模型进行多步预测,从原理设计和实现算法上,实现了WSN流量的准确预测。

摘要：针对WSN流量预测,基于AR模型提出一种WSN流量双卡尔曼并行递推预测算法。该算法使用两个Kalman滤波器,交替进行AR模型参数的递推辨识与时变数据中真实值的最优估计,根据序列数据的最新信息实时修正AR模型参数进行动态预测。同时针对大步长的流量预测,引入滚动修正思想,克服动态预测算法存在间隔时间过长的缺点,降低多步预测误差。实验研究表明,利用研究的双卡尔曼并行递推算法使用AR模型进行多步预测,从原理设计和实现算法上,实现了WSN流量的准确预测。

摘要：针对工业环境下多维信息的测量和物联网技术应用发展的需求,研发一种通用的基于IPv6的多传感信息检测装置,装置以DSP和ARM为核心芯片,利用ARM芯片内嵌的EMIT、集成网络通信芯片LXT971和Socket网络编程,实现IPv6的网络通信设计;同时装置的DSP芯片采用基于插值计算的多维传感信息解耦校正技术,实现传感信息的准确检测。检测试验表明,该装置可实现在工业环境下多维信息的网络化准确监测。