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申请/专利权人：南京师范大学
摘要：本发明公开了一种基于量子游走的PIR传感器网络行为轨迹的重构方法及装置，所述方法包括以下步骤：由一个已知初态的量子游走状态，给定任意时间t计算出游走者处于每个基态的概率，模拟出游走者处于传感器网络上各个位置对应基态的概率；根据各基态的概率模拟出生成传感器网络拓扑行为模式，模拟出传感器网络下不同的运动模式；基于生成的不同运动模式进行匹配与同步。本专利本发明能很好的完成对PIR传感器网络轨迹匹配与同步，生成的轨迹能在时间和空间上对实际的运动情况较好的表达，能生成在传感器网络与传感器响应数据约束下的所有轨迹。
主权项：1.一种基于量子游走的PIR传感器网络行为轨迹的重构方法，其特征在于，包括以下步骤：1基于量子游走特性，构建量子游走的运行环境：由一个已知初态的量子游走状态，给定任意时间t计算出游走者处于每个基态的概率，模拟出游走者处于传感器网络上各个位置对应基态的概率；2根据各基态的概率模拟出生成传感器网络拓扑行为模式，模拟出传感器网络下不同的运动模式；3基于步骤2生成的不同运动模式进行匹配与同步；所述步骤2实现过程如下：通过不同的观测时间差改变观测到的游走者在网络上的被观测的位置变化；通过空间约束和时间约束得到传感器网络抽象图，使用邻接矩阵表示图的拓扑关系，并作为量子游走演化的输入参数；确定量子游走者的初始位置，也就是确定游走者在初始时刻处于哪个顶点对应的基态上；利用多个时间进行观测得到一个连续的移动路径；使用相邻观测时间的间隔来体现不同运动模式的差别；对游走者进行观测，得到游走者在等时间间隔观测位置的变化；使用一组新的时间进行观测，利用不同观测时间集合造成的游走者在位置变化上的差异来体现不同的运动模式的差别；将表示观测时间变化的因子称为时间尺度因子，选定一个时间尺度，设置量子游走的初始态，分别对游走者进行观测，得到游走者被观测的位置，即在时间尺度因子下对应行为模式的运动轨迹。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京师范大学 基于量子游走的PIR传感器网络行为轨迹的重构方法及装置
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