Intelligente kollaborative Verfolgung für das ubiquitär eingesetzte Power IoT im Bereich Edge-Cloud-Interaktion

Das ubiquitär eingesetzte Power Internet der Dinge (IoT) leidet unter beispiellosen Einschränkungen, und die zuverlässige Verfolgung ist ein typisches Beispiel. Motiviert durch softwaredefinierte und funktionsvirtualisierte Fähigkeiten der Edge-Cloud-Interaktion schlagen wir ein intelligentes kollaboratives Verfolgungsschema vor, indem wir fortschrittliche Parameterschätzfähigkeiten und verbesserte Partikelfilteransätze untersuchen. Zunächst werden die reichweitenbasierten Positionierungsprobleme in das Problem der nichtlinearen suboptimalen Schätzung in Vektoren auf Basis der Informationsfusion umgewandelt. Zweitens wird die Bedeutung der Dichtefunktion bereitgestellt, um Standorte und Trajektorien des mobilen Knotens zu berechnen, indem Kubaturpunkte erlangt, die Zustandsschätzung aktualisiert und die Vektorschätzung überarbeitet wird. Die Gauss-Newton-Iterationsmethode wurde eingesetzt, um eine höhere Genauigkeit zu erreichen. Drittens implementieren wir unser Schema in die Simulationsplattform und das Prototypsystem. Die praktische Implementierung wurde aus mehreren Perspektiven validiert. Im Vergleich zu bestehenden Kandidaten zeigen die experimentellen Ergebnisse, dass der vorgeschlagene Algorithmus in der Lage ist, die Leistung zu verbessern und akzeptable Zuverlässigkeit zu demonstrieren. Potenzielle Anwendungen werden in dynamischer Überwachung, Gerätewartung und anderen aufkommenden IoT-Szenarien erwartet.