基于粒子群優(yōu)化的目標(biāo)跟蹤傳感器節(jié)點(diǎn)的選擇.pdf

1、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)是由一組能夠感知和監(jiān)測(cè)環(huán)境的小型裝置組合而成的且通過(guò)無(wú)線方式通信的傳感器網(wǎng)絡(luò)，它的應(yīng)用已經(jīng)從軍事擴(kuò)展到醫(yī)療、教育和家庭等眾多領(lǐng)域，為社會(huì)的發(fā)展做出了巨大的貢獻(xiàn)。但是由于 WSN中的能量、通信帶寬等資源的限制，選擇最優(yōu)且最少的傳感器節(jié)點(diǎn)組合對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤已成為研究熱點(diǎn)，因此無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中傳感器節(jié)點(diǎn)的管理對(duì)于目標(biāo)的跟蹤具有非常重要的意義。
　　在目標(biāo)的監(jiān)測(cè)與跟蹤過(guò)程中，若所有的節(jié)點(diǎn)都參與目標(biāo)的監(jiān)測(cè)跟蹤，其跟蹤

2、精度會(huì)很高但是節(jié)點(diǎn)的能量消耗也非常多，所以需要對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行選擇從而節(jié)省能量。本文利用條件后驗(yàn)克拉美-羅下界作為傳感器選擇的判斷標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)傳感器節(jié)點(diǎn)的在線選擇，該管理準(zhǔn)則能夠更準(zhǔn)確的估計(jì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)，得出更加精確的跟蹤位置。
　　在 WSN中，一般采用窮舉算法對(duì)傳感器量測(cè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行管理。但是在節(jié)點(diǎn)的選擇過(guò)程中，隨著系統(tǒng)中被選擇的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)的增加，其計(jì)算量也越大。針對(duì)這一問(wèn)題，本文提出利用二進(jìn)制粒子群算法對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行管理，該算法簡(jiǎn)單

3、易于理解，參數(shù)少，是通過(guò)迭代來(lái)尋找最優(yōu)的節(jié)點(diǎn)組合，在很大程度上減少了計(jì)算量。在粒子群算法中每一個(gè)粒子表示一種潛在的傳感器節(jié)點(diǎn)的組合，每個(gè)粒子的維數(shù)表示所有節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，算法中的適應(yīng)度函數(shù)是條件后驗(yàn)克拉美-羅下界，結(jié)果表明此算法具有很好的跟蹤性能。
　　在利用二進(jìn)制粒子群算法對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行管理時(shí)，目標(biāo)函數(shù)只有一個(gè)。在實(shí)際的應(yīng)用中通常需要解決的是多個(gè)目標(biāo)同時(shí)優(yōu)化的問(wèn)題，即目標(biāo)的跟蹤過(guò)程中，選擇的傳感器節(jié)點(diǎn)需要在滿足跟蹤性能的同時(shí)其被選