作者：张伟,谭国真,丁男,商瑶 单位：中国通信学会 出版：《通信学报》2008年第11期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFTXXB2008110210 DOC编号：DOCTXXB2008110219 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为了提高车辆分类的性能，基于邻接传感器网络和BP神经网络提出一个有效的车辆分类算法MSVCA。在本算法中，使用成本相对低廉、灵敏度高的地磁传感器，采集车辆对地磁场的磁扰动特征信号，并根据邻接传感器网络本身的几何特性估计车辆长度，最后采用BP神经网络对车辆进行分类。神经网络的输入包括车辆长度、速度以及特征向量序列，输出为预定义的车辆类型。仿真及路面实验获得了93.61%的准确率。结果表明该算法提高了车辆分类的准确性，且具有较高的精度和顽健性。

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