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在现有的矿用精确定位系统中,实时传输的数据流量较大,容易造成链路拥塞,降低定位性能。提出了一种基于数据流量控制的认知算法,用于减少定位系统传输的数据流量。该算法只上传目标处于移动时的定位数据,并结合卡尔曼滤波算法,预测出目标节点的整个运动轨迹。仿真结果表明：该算法应用于矿用精确定位系统,能减少数据流量,确保定位性能。