基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)高能效目標(biāo)跟蹤方法研究.pdf

1、　　無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network,WSN)與其應(yīng)用的研究已經(jīng)成為當(dāng)前國(guó)內(nèi)外的熱點(diǎn)研究領(lǐng)域之一。目標(biāo)跟蹤監(jiān)控系統(tǒng)是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的一個(gè)重要分支。當(dāng)節(jié)點(diǎn)以占空比模式工作時(shí),如果目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)可以被提前預(yù)測(cè)到并且沿著運(yùn)動(dòng)軌跡上的節(jié)點(diǎn)能夠主動(dòng)喚醒,該目標(biāo)的跟蹤性能是可以被改進(jìn)的。然而,這樣會(huì)負(fù)面影響到目標(biāo)跟蹤過(guò)程中的能量效率,同時(shí)也限制了占空比的效益。本文研究了一種基于概率預(yù)測(cè)和睡眠調(diào)度協(xié)議的方法來(lái)改進(jìn)主動(dòng)

2、喚醒節(jié)點(diǎn)的能量效率。
　　本文的主要工作如下：
　　(1)首先討論了基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的協(xié)作跟蹤理論,并分別對(duì)雙元檢測(cè)協(xié)作跟蹤、信息驅(qū)動(dòng)協(xié)作跟蹤以及傳送樹(shù)協(xié)作跟蹤算法進(jìn)行了詳細(xì)的介紹；其次主要對(duì)目標(biāo)跟蹤過(guò)程中預(yù)測(cè)階段所使用到的目標(biāo)預(yù)測(cè)技術(shù)和節(jié)點(diǎn)工作狀態(tài)相關(guān)知識(shí)進(jìn)行詳細(xì)介紹,并為下文所做研究工作打好了理論基礎(chǔ)。
　　(2)研究了一種基于運(yùn)動(dòng)學(xué)-概率預(yù)測(cè)和睡眠調(diào)度(Kinematics-Probability bas

3、ed Prediction and Sleep Scheduling , KPPSS)協(xié)議,該協(xié)議改進(jìn)了主動(dòng)喚醒過(guò)程中的能量效率問(wèn)題。首先基于運(yùn)動(dòng)學(xué)規(guī)律和概率理論來(lái)設(shè)計(jì)一種目標(biāo)預(yù)測(cè)方法,然后根據(jù)這個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)果,KPPSS精確地選擇喚醒節(jié)點(diǎn)并且降低它們的激活時(shí)間,進(jìn)而達(dá)到以有限的跟蹤性能損失來(lái)提高能量效率的目的。
　　(3)采用仿真實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證了該方法的有效性。結(jié)果表明,相對(duì)于MCTA(Minimal Contour Tracking