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文檔簡介
1、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)由許多體積小、價格低、處理能力強的傳感器節(jié)點構(gòu)成,集成了傳感器、嵌入式、無線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線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的目標(biāo)跟蹤也因其特有的技術(shù)優(yōu)勢和應(yīng)用前景,成為研究的熱點。但是由于傳感器節(jié)點計算能力弱、節(jié)點通信距離短以及通信可靠性低等缺點,所以在目標(biāo)跟蹤過程中,需要多個節(jié)點協(xié)同工作。目標(biāo)跟蹤研究中的核心問題就是如何以最低能耗、有限的通信帶寬和計算能力實現(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)跟蹤為研究內(nèi)容,以提高目標(biāo)定位精度、減少網(wǎng)絡(luò)能量消耗、延長網(wǎng)絡(luò)壽命為研究目的,在已有跟蹤算法基礎(chǔ)上,針對不同的實際應(yīng)用場景對目標(biāo)跟蹤技術(shù)進行研究,提出兩種不同的目標(biāo)跟蹤算法;并通過仿真和模擬對算法性能進行驗證。論文主要的研究工作包括以下兩個方面。
?、僭谝阎?jié)點準(zhǔn)確位置信息和目標(biāo)移動模型的情況下,利用粒子濾波技術(shù),提出了一種基于預(yù)測的動態(tài)分簇目標(biāo)跟蹤算法。由于單個節(jié)點跟蹤精度易受環(huán)境中干擾和節(jié)點狀態(tài)
3、的影響,所以算法使用多節(jié)點協(xié)同跟蹤,并形成簇結(jié)構(gòu)。同時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)對目標(biāo)狀態(tài)進行估計。算法根據(jù)節(jié)點的準(zhǔn)確位置信息和節(jié)點概率探測模型,在多個節(jié)點中選擇簇頭和簇成員節(jié)點;并利用分布式粒子濾波理論和目標(biāo)運動模型,在簇成員節(jié)點對粒子狀態(tài)進行計算,在簇頭節(jié)點對目標(biāo)位置進行估計;然后預(yù)測下一時刻目標(biāo)的跟蹤誤差;最后根據(jù)跟蹤誤差決定是否動態(tài)更新簇。通過與已有的算法進行對比,實驗表明所提出的算法跟蹤精度較高
4、,且跟蹤節(jié)點能耗較少。
?、谠谀繕?biāo)隨機運動且無準(zhǔn)確節(jié)點定位信息的條件下,把與距離無關(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)移動的隨機性要求算法簡單且有很好的魯棒性,所以算法采用了一種與距離無關(guān)的節(jié)點序列定位算法對目標(biāo)位置進行估計;同時利用節(jié)點部署密度限制節(jié)點數(shù)量和節(jié)點序列長度,避免因節(jié)點過多而造成的節(jié)點序列低可靠性問題??紤]到傳感器網(wǎng)絡(luò)中感知節(jié)點的能量和處理能力的限制,
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