【摘 要】
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由于无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSNs）资源受限,如何有效利用资源,提高目标辨别的准确度,是WSNs中目标识别系统的研究难题。以隐马尔科夫模型为分类框架,对一个
【机 构】
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浙江工业大学信息学院,浙江工业大学计算机学院,衢州学院电气与信息工程学院,浙江万里学院电子信息学院
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由于无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSNs）资源受限,如何有效利用资源,提高目标辨别的准确度,是WSNs中目标识别系统的研究难题。以隐马尔科夫模型为分类框架,对一个声音传感器阵列节点簇内的目标识别问题进行建模;基于节点信号的空间关联性,改进了子节点Viterbi最大似然序列的计算状态,设置了子节点报送间隔,从而有效地判别局部状态。实验证明,改进后的算法在维持判别正确率的同时降低信息传输量10%以上。
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