首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

一种分解式模糊聚类粒子滤波的WSN多目标跟踪方法
引用本文:刘美,高欢萍,刘林. 一种分解式模糊聚类粒子滤波的WSN多目标跟踪方法[J]. 科学技术与工程, 2010, 10(10)
作者姓名:刘美  高欢萍  刘林
作者单位:1. 茂名学院计算机与电子信息学院,茂名,525000
2. 茂名学院计算机与电子信息学院,茂名,525000;太原理工大学信息工程学院,太原,030024
基金项目:广东省自然科学基金项目(9151052101000013);;茂名市重点科技计划项目(20091010)资助
摘    要:针对无线传感器网络环境下的多目标跟踪时近相距和轨迹交叉目标容易出现目标丢失和跟踪混淆的问题,提出一种分解式模糊聚类粒子滤波(DFCM—RPF)的多目标跟踪方法。把多传感器数据融合和多目标跟踪问题分解为单传感器数据融合和单目标跟踪问题,先对传感器节点量测用基于跟踪门限算法去除杂波,在各传感器节点的观测空间分别建立模糊聚类算法进行数据关联并最优融合,然后用正则化粒子滤波预测目标状态。仿真表明,DFCM—RPF算法与原FCM多目标跟踪方法相比,航迹关联正确率由85%提高到100%,目标预测位置的RMSE由4.437 7 m下降到1.307 3 m,DFCM—RPF算法体现了较好的跟踪性能,并集数据关联、数据融合和目标跟踪于一体,大大降低WSN多目标跟踪问题的复杂性和计算量。

关 键 词:无线传感器网络(WSN)  多目标跟踪  粒子滤波  模糊聚类  
收稿时间:2010-01-13
修稿时间:2010-01-25

Multi-target Tracking Algorithm Based on DFCM-RPF in WSN
liumei,Gao Huanping and Liu Lin. Multi-target Tracking Algorithm Based on DFCM-RPF in WSN[J]. Science Technology and Engineering, 2010, 10(10)
Authors:liumei  Gao Huanping  Liu Lin
Affiliation:College of Computer and Electronic information MaoMing University1/a>;MaoMing 525000/a>;P.R.China/a>;College of Information Engineering Taiyuan University of Technology2/a>;Taiyuan 030024/a>;P.R.China
Abstract:
Keywords:Wireless Sensor Network (WSN)  Multi-target tracking (MTT)   Particle filter (PF)   Fuzzy C-means (FCM)
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《科学技术与工程》浏览原始摘要信息
点击此处可从《科学技术与工程》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号