無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)由許多體積小、價(jià)格低、處理能力強(qiáng)的傳感器節(jié)點(diǎn)構(gòu)成，集成了傳感器、嵌入式、無(wú)線(xiàn)通信及分布式處理等技術(shù)，其已在軍事、環(huán)境、家庭等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用?；跓o(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中的目標(biāo)跟蹤也因其特有的技術(shù)優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用前景，成為研究的熱點(diǎn)。但是由于傳感器節(jié)點(diǎn)計(jì)算能力弱、節(jié)點(diǎn)通信距離短以及通信可靠性低等缺點(diǎn)，所以在目標(biāo)跟蹤過(guò)程中，需要多個(gè)節(jié)點(diǎn)協(xié)同工作。目標(biāo)跟蹤研究中的核心問(wèn)題就是如何以最低能耗、有限的通信帶寬和計(jì)算能力實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的目標(biāo)跟蹤。

2、r>　　本論文以目標(biāo)定位和目標(biāo)跟蹤為研究?jī)?nèi)容，以提高目標(biāo)定位精度、減少網(wǎng)絡(luò)能量消耗、延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命為研究目的，在已有跟蹤算法基礎(chǔ)上，針對(duì)不同的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)目標(biāo)跟蹤技術(shù)進(jìn)行研究，提出兩種不同的目標(biāo)跟蹤算法；并通過(guò)仿真和模擬對(duì)算法性能進(jìn)行驗(yàn)證。論文主要的研究工作包括以下兩個(gè)方面。
　?、僭谝阎?jié)點(diǎn)準(zhǔn)確位置信息和目標(biāo)移動(dòng)模型的情況下，利用粒子濾波技術(shù)，提出了一種基于預(yù)測(cè)的動(dòng)態(tài)分簇目標(biāo)跟蹤算法。由于單個(gè)節(jié)點(diǎn)跟蹤精度易受環(huán)境中干擾和節(jié)點(diǎn)狀態(tài)

3、的影響，所以算法使用多節(jié)點(diǎn)協(xié)同跟蹤，并形成簇結(jié)構(gòu)。同時(shí)為解決集中式粒子濾波算法的不足，算法利用分布式粒子濾波技術(shù)對(duì)目標(biāo)狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)。算法根據(jù)節(jié)點(diǎn)的準(zhǔn)確位置信息和節(jié)點(diǎn)概率探測(cè)模型，在多個(gè)節(jié)點(diǎn)中選擇簇頭和簇成員節(jié)點(diǎn)；并利用分布式粒子濾波理論和目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型，在簇成員節(jié)點(diǎn)對(duì)粒子狀態(tài)進(jìn)行計(jì)算，在簇頭節(jié)點(diǎn)對(duì)目標(biāo)位置進(jìn)行估計(jì)；然后預(yù)測(cè)下一時(shí)刻目標(biāo)的跟蹤誤差；最后根據(jù)跟蹤誤差決定是否動(dòng)態(tài)更新簇。通過(guò)與已有的算法進(jìn)行對(duì)比，實(shí)驗(yàn)表明所提出的算法跟蹤精度較高

4、，且跟蹤節(jié)點(diǎn)能耗較少。
　?、谠谀繕?biāo)隨機(jī)運(yùn)動(dòng)且無(wú)準(zhǔn)確節(jié)點(diǎn)定位信息的條件下，把與距離無(wú)關(guān)的定位算法和路由結(jié)構(gòu)相結(jié)合，提出了一種能量有效節(jié)點(diǎn)序列跟蹤算法。傳感器網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的噪聲干擾以及目標(biāo)移動(dòng)的隨機(jī)性要求算法簡(jiǎn)單且有很好的魯棒性，所以算法采用了一種與距離無(wú)關(guān)的節(jié)點(diǎn)序列定位算法對(duì)目標(biāo)位置進(jìn)行估計(jì)；同時(shí)利用節(jié)點(diǎn)部署密度限制節(jié)點(diǎn)數(shù)量和節(jié)點(diǎn)序列長(zhǎng)度，避免因節(jié)點(diǎn)過(guò)多而造成的節(jié)點(diǎn)序列低可靠性問(wèn)題?？紤]到傳感器網(wǎng)絡(luò)中感知節(jié)點(diǎn)的能量和處理能力的限制，