对比文件名称：2012-05-30_CN101610567B_发明授权_CN101610567B 一种基于无线传感器网络的动态群组调度方法
目标专利名称：971用于参与式感知数据采集的方法和设备CN103581939B
本次调用的模型名称：DeepSeek
### 特征比对表格
| 技术特征描述及公开性判断 | 对比文件原文引用 | 公开性论述 |
| **技术特征A**：包括：对于多个用户设备中的每个用户设备（未公开） | 对比文件[0007]步骤1‑4描述了对多个传感器节点的整体调度方法，但未出现“用户设备”的表述，也未明确对每个设备执行后续操作。 | 对比文件涉及的是无线传感器网络中的固定节点调度，目标专利的“用户设备”特指移动终端（如手机），二者技术语境不同。对比文件未公开“对于多个用户设备中的每个用户设备”这一限定，且无相应启示。 |
| **技术特征B**：利用所述用户设备的移动历史信息，计算所述用户设备在预定时间位于预定区域的各个子区域的概率（未公开） | 对比文件[0007]步骤1：“预测目标的位置和速度”；[0029]‑[0051]详细描述了利用KF/EKF预测移动目标的位置和速度。 | 对比文件预测的是**目标**（被跟踪对象）的位置，而非**用户设备自身**的位置；预测依据是状态估计模型，而非用户设备的移动历史信息；也未计算用户设备位于各个子区域的概率。因此未公开。 |
| **技术特征C**：基于所述用户设备采集感知数据的能力信息，确定当所述用户设备位于所述各个子区域时将要采集的感知数据的类型（未公开） | 对比文件[0009]步骤3：根据能量消耗和预测精度选择任务节点；[0015]步骤3.1、3.2；[0064]公式(14)代价函数。 | 对比文件选择节点的依据是能量消耗和预测精度，未涉及用户设备的感知能力信息（如支持哪些传感器类型），也未根据能力确定采集何种类型的数据。能力信息在对比文件中无任何公开。 |
| **技术特征D**：根据针对所述各个子区域所计算的概率以及所确定的感知数据的类型，获得所述用户设备在所述预定区域内的与感知数据采集有关的效用值（未公开） | 对比文件[0064]公式(14)定义了代价函数J(j,Δt) = w·ε(j) + (1‑w)·E(i,j)，基于预测精度和能量消耗。 | 目标专利的效用值依赖于**子区域概率**和**感知数据类型**，对比文件的代价函数基于**预测精度**和**能量消耗**，二者参数含义和获得方式完全不同。对比文件未公开基于概率和数据类型计算效用值的技术内容。 |
| **技术特征E**：基于为所述多个用户设备获得的多个效用值，从所述多个用户设备中选择一个或一个以上用户设备用以参与式感知数据的采集（隐含公开） | 对比文件[0009]步骤3：“根据群组集合G中传感器节点在采样期间平均能量消耗和预测精度，选择采样间隔并调度下一个任务传感器节点”；[0015]步骤3.1、3.2选出最优节点。 | 对比文件在群组内对候选节点计算代价（可视为一种评估值），并据此选择单一任务节点。虽然评估值的具体含义不同，但“基于评估值选择设备”这一上位步骤被隐含公开，且选择的对象可以是“一个”（包含在“一个或一个以上”中）。因此技术特征E被隐含公开。 |
| **技术特征F**：进一步包括：在计算所述概率前，接收并且存储关于所述用户设备在所述各个子区域间移动的位置信息和采集感知数据的能力信息（未公开） | 对比文件[0008]步骤2：唤醒节点时涉及标识号、位置坐标和能量，但未提及存储移动历史或能力信息。 | 对比文件未在计算概率（或类似步骤）之前接收并存储用户设备的移动位置信息（节点固定，无需移动信息）和感知能力信息，这些信息在对比文件中不存在，也未给出任何启示。 |
| **技术特征G**：其中利用所述用户设备的移动历史信息，计算所述用户设备在预定时间位于预定区域的各个子区域的概率包括：根据所述移动历史信息建立马尔可夫链模型，其中所述移动历史信息涉及所述用户设备在所述各个子区域间的位置转移以及在所述各个子区域内的停留时间的统计信息（未公开） | 对比文件[0029]‑[0051]使用卡尔曼滤波等状态估计方法预测目标位置，未涉及马尔可夫链模型。 | 对比文件没有公开马尔可夫链模型，也没有涉及位置转移概率和停留时间统计信息。目标专利的马尔可夫链模型是预测用户设备位置概率的核心手段，对比文件对此完全未公开。 |
| **技术特征H**：利用所述马尔可夫链模型，计算所述用户设备在所述预定时间位于所述预定区域的各个子区域的概率（未公开） | 对比文件[0029]‑[0051]使用KF/EKF等滤波方法，未使用马尔可夫链。 | 同特征G，对比文件未公开马尔可夫链模型及其应用，因此未公开技术特征H。 |
| **技术特征I**：其中根据所述用户设备在移动到的子区域内所能采集的感知数据的类型以及所述子区域内先前已经采集到的、且还未过期的感知数据的类型，确定所述用户设备位于所述子区域时将要采集的感知数据的类型（未公开） | 对比文件[0015]步骤3.2根据精度要求选择节点，未涉及数据类型、过期数据。 | 对比文件没有感知数据类型的概念，也不存在“先前已采集但未过期的数据”这一判断依据。技术特征I完全未公开。 |
| **技术特征J**：其中基于为所述多个用户设备获得的多个效用值，从所述多个用户设备中选择一个或一个以上用户设备用以参与式感知数据的采集还包括以下操作之一：将所述多个效用值中的每一个效用值与预定阈值比较（未公开） | 对比文件[0015]步骤3.2：“如果群组集G中至少有一个传感器节点满足精度要求”，其中精度门限可视为阈值。 | 对比文件中的阈值是针对“预测精度”的，而非针对“效用值”。技术特征J要求将效用值与预定阈值比较，对比文件未公开效用值，更未公开将其与阈值比较的操作。 |
| **技术特征K**：将所述多个效用值进行排序（隐含公开） | 对比文件[0015]步骤3.2：“选取采样期间平均能量消耗最小的传感器节点作为下一个任务传感器节点”。 | 从多个候选节点中“选取最小”必然隐含了排序操作（比较大小）。虽然比较的是能量消耗而非目标专利的效用值，但排序本身作为选择手段被隐含公开。 |
| **技术特征L**：进一步包括：在选择将参与感知数据采集的用户设备后，通知所述用户设备进行所述感知数据采集（隐含公开） | 对比文件[0008]步骤2：“利用当前时刻的任务传感器节点去唤醒距离目标位置最近的传感器节点，接着唤醒距离目标第二近的传感器节点，如此下去，唤醒第M近的传感器节点”。 | “唤醒”即通知节点参与任务。步骤3中选定下一个任务节点后，同样需要通知该节点执行感知任务。因此，通知节点进行采集被隐含公开。 |
| **技术特征M**：接收和存储所述用户设备在所述预定区域内采集的感知数据（隐含公开） | 对比文件[0007]步骤1：“该任务传感器节点用来跟踪移动目标，运用状态估计方法来预测移动目标的位置和速度”；[0030]‑[0051]详细描述了使用测量数据更新状态。 | 状态估计需要接收传感器节点的测量数据并用于更新，隐含了接收和存储采集的感知数据。对比文件中任务节点及群组中心节点必然会接收和存储测量数据。 |
| **技术特征N**：其中根据事件、周期或请求来触发所述方法的执行（隐含公开） | 对比文件[0010]步骤4：“如果移动目标没有脱离群组G，则重复步骤3)～4)；如果移动目标已经脱离群组集合G，则重复步骤2)～4)，持续跟踪目标。” | 方法的重复执行由目标是否脱离群组这一事件触发，且采样间隔本身具有周期性特征，因此“根据事件或周期触发”被隐含公开。 |
| **技术特征O**：其中利用下式来获得所述效用值：其中Uα表示用户设备α的效用值，Li表示第i个子区域，△T表示执行选择用户设备参与感知数据采集的周期， 表示用户设备α在预定时间t位于子区域Li的概率， 表示用户设备α在子区域Li处能够提供的感知数据的类型的集合， 表示子区域Li内记录的、在预定时间t未过期的感知数据的类型的集合。（未公开） | 对比文件[0064]公式(14)定义了代价函数J(j,Δt) = w·ε(j) + (1‑w)·E(i,j)。 | 目标专利的效用公式基于概率和数据类型集合的模差，对比文件的代价函数基于精度和能量，两者在公式结构、参数含义上完全不同。对比文件未公开该特定公式。 |
| **技术特征P**：其中所述感知数据包括由用户设备采集的涉及所述各个子区域的湿度、温度、空气质量、位置、亮度、震动、声音和场景的至少一种类型的感知数据。（未公开） | 对比文件全文未提及湿度、温度、空气质量、亮度、震动、声音、场景等感知数据类型。 | 对比文件中的感知数据为移动目标的位置、速度等跟踪数据，与目标专利所列的环境感知数据类型不同。该技术特征未公开。 |
### 公开性代码
根据上述分析，对比文件隐含公开了技术特征E、K、L、M、N，未直接公开任何特征。
因此，在回答结尾插入对应的小写代码：
<<<e>>><<<k>>><<<l>>><<<m>>><<<n>>>