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1.
针对无线传感器网络动态分簇目标跟踪中的数据碰撞与簇首选择过程导致能耗过高问题,提出一种基于能量优化的无线传感器网络动态分簇方法。首先,构建时分竞选传输模型,主动避免动态簇内数据碰撞,降低节点能耗;然后,基于能量信息与跟踪质量,提出能量均衡的最远节点调度策略,优化簇头节点调度;最后,根据加权质心定位算法,完成目标跟踪任务。实验结果表明:在节点随机部署的环境下,所提方法对于非线性运动目标的平均跟踪精度为0.65 m,与多目标跟踪动态簇员选择方法(DCMS)相当,比分布式事件定位动态分簇目标跟踪算法(DELTA)提高了45.8%;能量消耗方面,与DCMS和DELTA相比,所提方法的动态跟踪簇能量消耗有效降低了61.1%,延长了网络寿命。 相似文献
2.
在保证高跟踪准确度的基础上,降低节点的能耗,延长网络的寿命是目标跟踪的核心问题。为此,提出了一种基于预测的动态分簇目标跟踪算法Pre-DC。该算法首先建立动态的簇结构,然后利用粒子滤波算法实现簇对目标的跟踪,最后根据预测误差大小动态地更新簇结构。这样不仅降低了跟踪簇的能量消耗,同时也提高了跟踪精确度。仿真结果表明,算法在参与跟踪节点较少的情况下,能获得很好的目标跟踪精度。 相似文献
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基于位置预测的无线传感器网络目标跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有的基于位置预测的目标跟踪算法还不完善问题,提出了一种新的基于目标位置预测的分布式无线传感器网络目标跟踪算法(location-based prediction,LBP)。LBP算法包括3部分,即基于自相似技术的目标位置预测算法(prediction based self-si m-lar,PBSS)、基于动态唤醒簇(dynamic wakeup cluster,DWC)的目标跟踪和三级目标恢复机制。实验结果表明:LBP算法的目标预测精度高、跟踪过程中的节点能量消耗小、目标跟踪误差小,并且目标丢失率低;其三级目标跟踪恢复机制,通过逐步扩大激活节点的范围来寻找目标。由此可见采用这种方法,无线传感器网络跟踪目标能量消耗更小,目标丢失率更低。 相似文献
4.
针对移动传感器网络中的目标跟踪问题, 以及现有控制策略在保持网络拓扑结构连通性和降低能量消耗方面存在的不足, 提出一种基于蜂拥控制的移动传感器网络目标跟踪算法. 首先, 利用网络中部分节点检测目标, 并使用卡尔曼一致性滤波算法估计目标的状态, 在获得比较精确的估计状态的同时降低能量消耗; 然后, 在蜂拥控制下传感器网络始终保持拓扑结构连通性和目标对网络可见, 同时避免节点之间发生碰撞. 仿真结果验证了所提出算法的有效性.
相似文献5.
针对传感器网络中的目标跟踪问题,提出一种能量有效的动态分簇方法,通过设置簇内传感器节点数目门限,自适应地调整簇的激活半径,通过多传感器节点的协作处理提高目标跟踪精度;并对动态簇的构建、重组过程以及能量消耗进行了描述和分析。仿真结果表明,与现有算法相比,所提出的方法能够在保证一定跟踪精度的基础上,有效降低网络的能量消耗,提高网络寿命。 相似文献
6.
通过分析目标跟踪无线传感器网络监测精度、节点能量消耗与簇成员唤醒/休眠之间的内在联系,针对网络节点能量有限、密集部署节点监测数据存在冗余、传感器节点的自身位置估计误差和目标监测估计误差等问题,引入部分可观察Markov决策过程(POMDP)理论,提出一种基于目标跟踪准确度和节点能量消耗加权回报率的动态簇成员调度模型;针对动态簇成员调度算法复杂度偏高的问题,采用基于信念点的值迭代在线策略求解算法,实现传感器簇成员节点协作策略的动态生成和在线调整。仿真结果表明:该算法能够提高目标跟踪准确性,降低节点能量消耗,延长网络生存时间。 相似文献
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目标跟踪是无线传感器网络的一项基本应用。由于传感器节点能量有限,如何在保证跟踪精度的前提下降低节点能耗以延长网络生命周期一直是研究的重点之一。文中采用RNG平面化技术将无线传感器网络平面化为多边形跟踪结构,基于定位边,采用加权质心算法对目标位置进行估计,结合节点对目标感应质量与距离负相关的特性,给出了节点感应度的计算方法,同时提出了一种节点自主决策是否参与跟踪的目标跟踪算法(NS-ADTT)。该算法中,节点可根据自身感应度值及局部网络情况自主决策是否参与当前跟踪。仿真结果表明,在目标跟踪过程中,该算法在保证一定跟踪精度的基础上减少了参与跟踪的节点数,降低了网络能耗,有效地延长了网络生命周期。 相似文献
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无线传感器网络已成为热门的研究领域,许多实际应用中,跟踪运动目标是一项基本功能。该文提出了一种基于预算机制的动态簇无线传感器网络目标追踪算法(PDC)。PDC算法采用了相对比较节能的动态簇的网络模型和分布式计算原理,动态簇随着目标的移动轨迹,提前唤醒目标周围感测半径内的节点准备监测目标。一方面避免了盲目地唤醒节点所造成的不必要的能量消耗,另一方面减少了响应延迟。动态簇在感测目标的周围形成了一个以簇的方式进行动态管理的节点群,通过质心计算的方式进行目标定位,提高了定位的准确性,同时降低了目标的丢失率。 相似文献
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无线传感器网络节点无论在军用还是民用领域都非常适合进行活动目标的追踪任务。基于现有的常用定位算法的分析与研究,针对所提出方法在实际应用中存在如何提高定位精度与减少网络计算开销的难题,提出一种基于最小二乘二步优化目标定位算法;采用分段低阶曲线拟合法计算目标轨迹并预测目标路径,一种路径模型选择机制保障低阶曲线轨迹的拟合精度并降低计算开销,以及目标意外丢失后的恢复策略。仿真结果表明,改进后的目标跟踪算法改善了目标定位和目标位置预测效果,获得跟踪精度较高、网络计算开销较低的效果。 相似文献
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针对无线传感器网络(WSN)中目标追踪的准确性低、网络能耗过高和网络生命周期短等问题,提出基于动态分簇的移动目标追踪技术。首先,构建了双层环状动态分簇的拓扑模型(TRDC),并提出了动态分簇的更新算法;其次,在质心定位算法基础上,考虑到节点的能量,提出了基于功率级别的质心定位(CLPL)算法;最后,为了进一步减小网络的能耗,改进CLPL算法,提出了随机性定位算法。在仿真实验中,与静态簇相比,网络周期延长了22.73%;与非环状簇相比,丢失率降低了40.79%;而追踪准确性与基于接受信号强度值(RSSI)算法相差不大。所提的追踪技术能够有效保证追踪准确度,同时降低网络能耗,减小目标丢失率。 相似文献
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针对移动Sink节点目标跟踪定位时间长,能耗大等问题,提出基于概率阈值通信感知的WSNs目标跟踪算法。采用离散数据传输方式,并定义目标信息传输概率阈值来确定是否将节点当前位置信息由传感器节点传输到Sink节点。若当前位置信息不传输到Sink节点中,则使用最近一次通报的目标位置信息进行目标定位。然后开启目标周围相关传感器节点来有效降低算法数据传输量,并保持足够的定位精度。仿真结果显示:该方法比预测跟踪算法降低数据传输量87%左右,比动态目标跟踪算法降低跟踪时间33.7%左右。 相似文献
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分布式粒子滤波实现无线传感器网络目标跟踪 总被引:1,自引:0,他引:1
为了延长无线传感器网络寿命,减小通信代价,提出一种层次型网络结构下基于粒子滤波的分布式跟踪算法.层次型网络由簇头节点和普通传感节点组成,簇头节点采用粒子滤波获得目标运动状态,联合当前时刻目标的本地估计位置、预测速度预测下一时刻的目标位置.并根据目标的预测位置判断是否转移簇首.目标离开节点探测范围后,节点进入休眠状态.实验表明,该方法能满足目标跟踪精度,并可有效的减少网络能耗,提高无线传感器网络使用寿命. 相似文献