無線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤協(xié)議的研究.pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WirelessSensorNetwork,WSN)是一種新興的網(wǎng)絡(luò)，它具有自組織性、動態(tài)性組網(wǎng)、高容錯性等優(yōu)點，應(yīng)用領(lǐng)域極為廣泛。在WSN的眾多應(yīng)用中，移動目標(biāo)跟蹤是一個非常重要的應(yīng)用，對目標(biāo)跟蹤技術(shù)的研究也成為當(dāng)前WSN研究的熱點之一。
　　動態(tài)跟蹤組是WSN目標(biāo)跟蹤應(yīng)用中的較為常用的跟蹤方式，但該方式下簇頭的能耗較大，而且簇頭失效易導(dǎo)致目標(biāo)丟失。針對以上問題，本文對動態(tài)簇結(jié)構(gòu)進行了改進，在動態(tài)簇中設(shè)計了一種新

2、的節(jié)點狀態(tài)：輔助節(jié)點。輔助節(jié)點負(fù)載了傳統(tǒng)簇頭的主要計算任務(wù)，使得簇頭負(fù)載減輕，簇內(nèi)負(fù)載更加均衡。在此基礎(chǔ)上，本文提出一種雙節(jié)點協(xié)作目標(biāo)跟蹤協(xié)議TNCT，該協(xié)議對改進的動態(tài)簇結(jié)構(gòu)的構(gòu)建過程進行了詳細(xì)的描述，對簇頭和輔助節(jié)點的選擇提供了具體的規(guī)則，對簇頭和輔助節(jié)點的職責(zé)進行了重新定義，通過簇頭和輔助節(jié)點實現(xiàn)雙節(jié)點協(xié)作目標(biāo)跟蹤算法。為提高跟蹤精度，輔助節(jié)點采用擴展卡爾曼濾波（ExtendedKalmanFilter,EKF）算法對目標(biāo)運動軌跡

3、進行估計和預(yù)測。
　　針對目標(biāo)變速問題，本文給出一種采樣周期自適應(yīng)算法，即動態(tài)跟蹤組依據(jù)目標(biāo)當(dāng)前運動速度，并結(jié)合目標(biāo)變速幅度動態(tài)地調(diào)整跟蹤組的采樣周期。在目標(biāo)加速時縮短采樣周期從而降低目標(biāo)丟失概率；在目標(biāo)減速或靜止時延長采樣周期從而降低網(wǎng)絡(luò)能耗，增強了跟蹤算法的自適應(yīng)性和能效性。為了進一步地降低跟蹤組中簇頭或輔助節(jié)點失效所造成的影響，本文設(shè)計了一種輕量級跟蹤組容錯機制，該機制通過對簇頭和輔助節(jié)點進行容錯處理，實現(xiàn)簇頭失效時的快速移