一种能量有效的无线传感网络节点跟踪算法

针对无线传感网络能量有限的特点,提出了一种能有效节约能量的节点跟踪算法.算法首先采用无迹粒子滤波算法(UPF)及后验卡尔曼滤波获得当前时刻节点状态估计,并采用高斯混合模型拟合当前状态,然后将此模型参数传递给下一个传感器节点,下一个传感器节点再利用这些参数更新后验分布,估计下一时刻的节点状态.这样可以减少网络间的通讯负荷、节约传感器节点能量.仿真实验表明,在同时考虑定位精度和能量消耗上,本文算法具有很好的性能.     

无线传感器网络下的粒子滤波分布式目标跟踪算法

针对无线传感器网络环境下的机动目标跟踪问题,提出了一种描述目标机动加速度的目标状态空间模型,以此模型为基础开发出基于粒子滤波的单目标和多目标跟踪算法.基本思想是:在状态空间中通过寻找一组传播的随机样本来获得近似后验概率分布,并以样本均值代替积分运算,从而求得最小状态方差估计.仿真结果表明,所提算法可以较好地解决无线传感器网络环境下的机动目标跟踪问题,速度跟踪精度、机动加速度跟踪精度均较经典分布式粒子滤波算法分别提高20%、27%.     

无线传感网跟踪任务中的目标运动 模型估计与节点调度

在无线传感器网络进行目标跟踪的过程中,合理的节点调度算法可以兼顾跟踪精度和能量消耗,延长网络的使用寿命.然而,当目标运动模型未知时,难以实现高效的节点调度.为解决目标运动模型未知场景下的跟踪问题,本文将监控区域中的目标移动和传感器观测建模为隐马尔可夫模型(HMM),并提出了HMMQMDP算法,把问题分解为运动模型估计和节点调度两个阶段:运动模型估计阶段是根据传感器采集的观测序列估计目标状态转移概率;节点调度阶段则被建模为部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP),综合考虑决策的短期和长期损失,应用QMDP算法近似求解优化策略.仿真结果表明:该算法可以根据观测样本有效地学习和估计目标运动模型,提升节点调度算法的效果.     

粒子滤波在电子航标节点跟踪中的应用

提出一种高斯粒子滤波求解基于RSSI测距定位的无线传感器网络电子航标节点定位的非线性方程组算法.该算法在每次递推产生新的粒子时充分考虑了当前时刻的量测,使得该算法能很好地利用最新的量测信息.仿真结果表明该算法的节点估计均方误差在3 m以内.可见,它在解决非线性机动目标跟踪问题时有比较好的跟踪性能和滤波结果.     

一种带重采样控制器的IMM-AUPF算法

为了减轻粒子滤波计算复杂性,提出了一种基于交互式多模型(IMM)架构的自适应Unscented粒子滤波算法(AUPF)。IMM-AUPF算法在粒子滤波重采样步骤中设计了一个重采样控制器,根据滤波性能在线调节重采样粒子的数量。并将自适应粒子滤波算法应用于交互式多模型估计方法中,有效地解决了地面机动目标跟踪问题。实验结果表明:基于粒子滤波的多模型滤波器在估计精度方面优于标准的交互式多模型滤波器,且IMM-AUPF算法在计算复杂性方面优于交互式多模型Unscented粒子滤波算法。     

基于能效的分布式轻量级WSN目标跟踪算法

针对不确定性复杂运动目标跟踪中的节点调度以及节能问题,提出了基于能效的无线传感器网络分布式多节点协作的目标跟踪算法.根据监控区域内目标的运动状态以及局部区域的节点密度,利用节点的剩余能量和调度情况,确定无线传感器网络在跟踪目标过程中的簇规模,使网络的局部能量消耗达到均衡.利用高斯Cost-Reference粒子滤波对目标进行跟踪,以减少对噪声建模的依赖性.仿真结果表明,该算法达到了跟踪精度的要求,解决了节点调度问题,并有效地均衡了网络能耗.     

一种基于无线传感器网络的分布式目标跟踪算法

将无线传感器网络与接收信号强度指示测距技术相结合,研究了移动目标的分布式跟踪算法。根据传感器节点与移动目标的相对位置,将节点动态组织成簇,簇头节点作为簇的数据处理中心,利用扩展卡尔曼滤波形成对移动目标位置的本地估计。随着目标的移动,本地估计在簇头节点间传递。仿真结果表明,基于无线传感器网络的分布式目标跟踪算法在精度、收敛性和实时性等方面达到很好的跟踪效果。     

移动无线传感器网络中分布式重聚类算法研究

移动无线传感器网络中,节点的移动性影响着层次化聚类之后的网络结构,从而影响聚类内部节点间通信时的数据送达率与能耗.为了降低节点移动性的影响,本文提出了一种分布式重聚类算法.该算法基于已聚类网络,利用粒子滤波算法对节点当前位置进行估计,并结合移动模型预测下一时刻位置;处于聚类边界的非簇头节点周期性地评估自身是否需要重聚类,并在需要时通过与所属聚类及目标聚类的簇头节点通信,将自身重聚类到目标聚类中.仿真结果表明,在重聚类周期较小时,该算法能够使节点在移动过程中保持合理的通信距离,并在数据送达率与能耗方面优于现有的算法.     

无线传感器网络基于能量估计自适应算法SESP

无线传感器网络节点自身携带的能量有限,为了延长节点的使用寿命,在研究无线传感器网络节点能量消耗的基础上,提出一种基于同设备同参数能量估计的自适应算法SESP.SESP算法选择簇首时,不需发起通信以获知簇内其他节点的剩余能量,减少了簇内的通讯量,同时也简化了节点能量估计的计算复杂度,从而降低节点的能量,延长无线传感器网络的生命周期.     

基于粒子滤波的分布式智能故障诊断系统研究

针对传统故障诊断系统硬件结构以及故障识别算法过于复杂的问题,提出并研究了一种基于粒子滤波的分布式智能故障诊断系统.该系统采用ZigBee无线传感网络实现系统分布式多变量参数的实时采集,基于粒子滤波算法在线处理各变量数据,并基于简易模式识别算法获得系统真实状态的准确估计,实现系统故障的智能诊断与故障预示.智能故障诊断系统由ZigBee无线传感数据采集网络、粒子滤波算法、系统状态模型和故障模式识别四部分构成.粒子滤波算法基于粒子序贯重要性重采样和蒙特卡洛方法对传感器采集数据滤波,抑制或消除干扰及显著性误差对系统状态估计的影响,可避免粒子退化.故障模式识别就是求取与粒子滤波输出的系统状态估计曲线残差之和最小的系统状态模型.智能故障诊断系统的实现和实例实验结果表明该系统能实现对象的远程监测、对象状态的精确估计、对象故障的准确诊断,拓宽了分布式传感网络的应用范围,并具有成本低、可靠性高、实时性好和易实现的优点.     

基于BQPSO的无线传感器网络节点调度算法

在多目标跟踪中,要求无线传感器网络在满足跟踪精度的前提下,最大限度地降低对传感器资源的使用。基于这一目的,适当选择节点避免共线度过高,并采用APIT实现精确定位,同时考虑跟踪簇总能耗设计节点调度目标函数,采用二进制量子粒子群优化算法解决传感器资源冲突问题。仿真结果表明:虽然基于BQPSO的节点调度算法比基于PSO的节点调度算法在能耗上增加了17.47%,但定位精度可以提高31.84%。算法在提高定位精度的同时最大限度地降低了对资源的使用,有效延长了无线传感器网络的工作寿命。     

无线传感器网络的目标跟踪能量优化策略

为了满足无线传感器网络的目标跟踪性能要求,解决节点能量消耗不均衡的问题,建立了面向无线传感器节点底层硬件和时序流程的能量模型,在节点通信过程中使用量化算法对数据进行压缩量化,在此基础上综合考虑节点的跟踪精度及剩余能量,提出了基于能量优化策略的调度算法,并采用双重唤醒/休眠机制来延长网络寿命.该策略采用分布式计算方式,易...     

无线传感器网络中可信的节点选择算法

以目标跟踪为背景,讨论无线传感器网络中如何利用节点的协作实现可信协作目标跟踪.首先利用传感器节点的检测概率建立节点的可信模型.然后,基于这个模型,综合考虑节点的信息贡献量和通信开销,建立了一个节点选择的最优化模型.最后,通过仿真来验证算法的有效性.     

多目标量化变分滤波贝叶斯WSN跟踪定位算法

为进一步提高无线传感器网络节点跟踪定位精度降低能耗,提出一种多目标拥挤度差分优化的贝叶斯量化变分滤波预估WSN跟踪定位算法. 首先,针对定位问题,采用贝叶斯量化变分滤波方法对目标下一位置区域进行预测,利用量化变分滤波方式选取合适的定位参与节点,并设计了量化变分滤波的多目标参数优化模型. 其次,针对传统多目标优化算法寻优精度不高的问题,设计了基于种群个体拥挤度状况的多目标差分进化算法,对量化变分滤波算法参数进行优化,实现了滤波参数的多目标优化. 最后,通过实验仿真表明,该算法能够有效实现目标节点的跟踪定位,并可节省能量消耗.     

一种适用于建筑灾难救援系统的目标跟踪方法

在目标跟踪研究中,大量的实验证明粒子滤波算法对于运动轨迹变化复杂的运动目标跟踪效果不理想.基于变率粒子滤波算法(VRPF),以大型建筑灾难救援系统为研究背景,应用无线传感器网络技术,提出了一种自适应变率粒子滤波算法(AVRPF).该算法通过比较某时刻粒子值与测量值的关系自适应地调节采样周期,以提高对复杂运动目标的跟踪精度,尤其当运动轨迹出现大幅度变化时.仿真实验证明了该算法的有效性和实用性.     

基于基因位迭代映射的无线传感器网络能量优化分簇算法

摘要：针对无线传感器网络的节点能量利用率和网络寿命问题,引入一种基因位迭代映射思维进行改进,并构造新的无线传感器网络能量优化分簇方案生成方法,在此基础上提出了基于基因位迭代映射的无线传感器网络能量优化分簇算法。该算法将无线传感器网络节点路由能耗优化问题转化为网络系统簇内节点最优能耗进化激励的解空间最优解搜索问题,然后利用基因位长度自适应编码和迭代映射的进化算法进行候选解搜索,最后输出具有最优能耗的节点通信路径和簇头的下级跳节点。实验结果表明,该算法高效可行,能量均衡和优化能力较好,有效的降低了节点的能耗,延长了网络生命周期。     

粒子群算法修正测距的无线传感器网络节点定位

为获得理想的节点定位结果,设计一种基于粒子群修正测距的无线传感器节点定位算法.首先对经典无线传感器节点定位算法——DV-Hop的工作原理进行分析,找到导致测距误差的因素;然后用粒子群算法对无线传感器节点之间的测距进行修正,以减少节点间的测距误差,并对标准粒子群算法的不足进行相应的改进;最后通过仿真实验与当前经典无线传感器节点定位算法进行对比测试.测试结果表明,在相同工作环境下,该算法提高了无线传感器节点的定位精度,且未增加额外硬件开销.