无线传感器网络中的目标跟踪算法

在综合分析大量文献和最新研究结果的基础上,探讨无线传感器网络目标定位和跟踪算法的性能评价标准和分类方法,着重研究近年来该领域具有代表性的算法和特点,给出了比较结果及相应分析,并指出进一步的研究方向。     

无线传感器网络中基于粒子滤波的目标跟踪算法研究

近几十年来,随着传感器、无线通信、信息处理、计算机等相关技术的不断发展和创新,基于无线传感器网络的应用越来越广泛,对无线传感器网络中的目标跟踪算法进行研究也具有极大的现实意义。在研究滤波算法的基础上,针对粒子滤波算法中的粒子退化问题,考虑无迹粒子滤波中的重要性函数充分利用了当前观测值但是运行时间长的问题,提出一种在有效粒子数满足一定条件下进行无迹变换的方法,将先验分布和通过无迹卡尔曼方法得到的重要性函数相结合作为新的提议分布以减缓粒子的退化。对于粒子滤波中的样本贫化问题,提出一种改进的分类重采样方法,当粒子的多样性不足时,在大权值粒子上加一个以噪声方差控制的扰动并给予小权值粒子一定的被选概率,以此增加粒子的多样性,并以C++为仿真工具对所提方法进行了试验。结果表明,改进的粒子滤波算法在估计精度上优于标准粒子滤波和无迹粒子滤波,而且运行时间比无迹粒子滤波减小一半多。     

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。     

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...     

无线传感器网络在战场目标跟踪中的应用

介绍了无线传感器网络的基本概念和体系结构,探讨了无线传感器网络技术在战场目标跟踪定位方面的应用原理,实现了一个简易的目标跟踪系统,并对系统运行结果进行了分析。     

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%.     

无线传感器网络中的移动式目标跟踪

针对传统无线传感器网络进行移动目标跟踪时能耗过高的问题,提出一种基于移动节点和固定节点协同工作的移动式目标跟踪算法.在传统的由固定节点组成的无线传感器网络中加入少量移动节点,对移动目标进行持续性跟踪.通过移动节点和普通固定节点之间的配合,提高监测质量和容错性,在满足既定监测质量要求的前提下,尽可能地减少参与监测的普通固定活跃节点的数量.仿真实验结果表明:所提出的跟踪方法可以有效地降低固定节点的能耗,延长网络生存期.     

网格移动的无线移动传感器网络部署算法

针对目前无线移动传感器网络中部署算法过于复杂的问题,提出了一种新的基于网格移动的无线移动传感器网络部署算法.降低了常见无线移动传感器网络部署算法的时间复杂度,提高了任务区域的节点覆盖度,减少了覆盖漏洞,适用于无线移动传感器网络的应用.文中论述了该算法的构架,执行过程,并对该算法进行了仿真分析.仿真结果表明,该算法在有效降低算法复杂度的情况下满足了网络部署中关于覆盖率的要求.     

一种改进的无线传感器网络目标跟踪机制

针对无线传感器网络环境下运动目标跟踪问题,采用簇-树层次型的网络拓扑模型,提出了一种在该模型中改进的各传感器节点的工作机制.详细介绍了模型中节点的工作流程,并通过无线传感器网络中的能量模型方程与原节点工作机制中能量消耗进行比较,实现对网络中运动目标的跟踪.结果表明在不影响跟踪精度的条件下,改进的工作机制可以有效降低通信能量的开销.     

三维无线传感器网络中基于格概率的目标定位算法研究

提出一种基于格概率的目标定位算法,不仅可以有效消除单个传感器节点测量信号强度时存在的不确定性,还可解决检测到目标的节点数目小于4时其他方法无法解决的定位问题.同时还提出一种自学习修正方法,通过实时地修正信号衰减模型中的相关参数,可避免环境动态变化带来的定位失真.仿真结果显示,所提定位算法具有良好的定位精度和较强的抗干扰...     

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.     

面向核环境监测的无线传感网目标检测算法研究

针对核环境的特殊性,采用无线传感器网络这种新兴技术进行核环境监测,本文提出了一种高效的分布式目标检测算法.该算法基于数据融合理论,采用层级结构设计,每个传感器节点充分利用自己和邻居节点的决策信息来做局部检测决策,决策中心根据各个节点通过无线方式传送过来的局部决策值来做出最终决策.本文对所提算法的性能进行了仿真验证,并且与已有另外的两种算法进行了比较,仿真结果表明,本文提出的算法性能优异,能够满足实际应用的要求.     

无线传感器网络自适应动态簇目标跟踪策略

考虑到无线传感器网络的特点及目标跟踪对实时性要求较高,提出一种基于动态簇的无线传感器网络目标跟踪策略.当目标出现时,基于节点管理机制采用层次分析法选举簇首,定义节点跟踪权值作为参与跟踪的依据,并建立动态簇.目标监视过程中,根据实际跟踪质量自适应调整动态簇规模;为了避免目标丢失,在自适应机制的基础上提出目标恢复机制.目标离开后,解散动态簇,释放节点资源.采用NS2对所提算法进行仿真测试,结果表明,基于动态簇的跟踪策略能够以较少的通信开销为代价获得很好的目标捕获率.     

面向目标跟踪的WSN协同调度策略及拓扑控制

基于扩展卡尔曼滤波估计理论提出了分布式无线传感器网络的目标跟踪算法,给出了基于邻节点集的协同调度策略和采用退避机制的按需距离矢量路由(AODV)拓扑控制策略,实现了分布式环境下任务节点和拓扑结构的动态自适应切换.通过研制融合了MicaZ硬件节点和超声波传感器的原型系统,实现了对移动目标的跟踪和定位,验证了所提出算法的正确性.