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為適應基于RFID( 無線射頻識別) 位置跟蹤過程中傳感數(shù)據(jù)的連續(xù)變化和需要實時處理的特征, 本文提出一種度量RFID 數(shù)據(jù)不確定性的自適應進化粒子濾波算法, 根據(jù)K..L 距離改變重采樣粒子個數(shù), 并引入粒子群尋優(yōu)方法PSO 改變傳統(tǒng)粒子濾波( SIRPF) 的重采樣效率, 采用常規(guī)賦權聚集( CWA) 定義適應度函數(shù), 以均衡先驗密度與似然密度的重要性, 在采樣粒子空間探尋最優(yōu)粒子, 為概率數(shù)據(jù)庫上的初始元組提供可靠的置信度度量. 實驗證明, 與已有的算法相比, AMUR 算法能夠有效地度量RFID 數(shù)據(jù)中蘊含的不確定性, 可進一步改善粒子退化現(xiàn)象和粒子貧化問題.
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