無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中群目標(biāo)定位與跟蹤算法研究.pdf

1、目標(biāo)跟蹤是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中研究的一個(gè)重點(diǎn)領(lǐng)域，傳統(tǒng)的研究方法通常將目標(biāo)作為一個(gè)點(diǎn)來跟蹤，但是對于分布密集的目標(biāo)群來說，這種假設(shè)并不合適。為此，在綜合分析國內(nèi)外大量文獻(xiàn)和最新研究成果的基礎(chǔ)上，針對密集多目標(biāo)（群目標(biāo)）跟蹤，本文提出了一種新穎的目標(biāo)跟蹤策略——群目標(biāo)跟蹤。根據(jù)數(shù)據(jù)融合的思想，該方法對目標(biāo)群整體輪廓的變化進(jìn)行捕獲，把握跟蹤過程中的關(guān)鍵信息；進(jìn)一步，目標(biāo)群的整體輪廓被切分成若干邊界段，每個(gè)邊界段由一組傳感器節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)定位與跟蹤，最

2、后這些邊界段信息將被融合，進(jìn)而產(chǎn)生目標(biāo)群的整體輪廓信息。
　　首先，本文根據(jù)群目標(biāo)的特點(diǎn)，在binary感知模型的基礎(chǔ)上提出了一種群目標(biāo)邊界探測模型，并從理論上對邊界寬度進(jìn)行了分析，證明了節(jié)點(diǎn)通信半徑和節(jié)點(diǎn)間距離對邊界寬度的影響。由于群目標(biāo)通常具有較大規(guī)模，為此，本文提出了一種特殊的傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇算法——邊界分簇算法。邊界探測模型和邊界分簇算法是本文進(jìn)行群目標(biāo)定位跟蹤算法設(shè)計(jì)的兩個(gè)理論基礎(chǔ)。
　　在此基礎(chǔ)上，本文引用了計(jì)算幾

3、何學(xué)中凸殼的概念，提出了一種基于凸殼融合的群目標(biāo)定位算法，每個(gè)簇對群目標(biāo)的局部邊界分別進(jìn)行定位，最后在基站匯總出群目標(biāo)的總體位置和形狀特征。由于隨著群目標(biāo)的移動，簇的結(jié)構(gòu)會不斷發(fā)生變化，因此，本文設(shè)計(jì)了一種多動態(tài)簇協(xié)作的目標(biāo)跟蹤算法，該算法在一定程度上對傳送樹算法進(jìn)行了擴(kuò)展。隨后，根據(jù)群目標(biāo)定位和跟蹤算法的思想，本文對主要算法進(jìn)行了模擬，并分析了模擬結(jié)果。
　　最后，本文描述了群目標(biāo)定位跟蹤仿真系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。從系統(tǒng)功能、組件結(jié)