WSN流量的双卡尔曼并行递推预测算法研究

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.

关键词：AR模型、无线传感器网络、卡尔曼、预测、网络流量

分类号：TP393.06;TP274(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2012-11-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：165-168