多边算法在无线传感器网络目标定位中的应用

目标定位是无线传感器网络最基本的功能之一.多边算法是三边算法的改进算法,该算法的目的是减少目标和节点间距离的误差,以提高定位精度.算法采用更多的传感器节点对目标定位,通过最小二乘算法减小了测距误差,进一步通过加权最小二乘算法减小了监测节点位置误差,实现了无线传感器网络对单个目标的定位.最后将三边算法与多边算法进行比较,仿真结果表明,多边算法降低了测距误差和位置误差,定位精度更高.     

粒子滤波在无线传感器网络目标跟踪中的应用

将粒子滤波（PF）算法应用于无线传感器网络（WSNS）的目标跟踪,并给出了粒子滤波实现的具体步骤。动态组织传感器网络节点成簇,实现了对网络中做匀速直线运动的单个目标的跟踪。分别采用扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）和PF算法进行了仿真试验。结果表明,在无线传感器网络目标跟踪领域,PF算法比EKF算法、UKF算法的滤波精度更高,性能更好,并且在实际应用中,由于该算法能够有效解决非线性、非高斯环境中的目标跟踪问题,实现简单而增强了可用性。     

基于改进粒子滤波的传感器网络目标跟踪研究

在分析粒子滤波算法(PF)的基础上研究了一种改进的粒子滤波算法-无迹粒子滤波算法(UPF).UPF算法使用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法产生重要密度函数.动态组织传感器网络节点成簇,将UPF算法和PF算法应用于无线传感器网络(WSNs)的目标跟踪,实现了对网络中做匀速直线运动的单个目标的跟踪.最后将UPF算法与PF算法进行比较.仿真结果表明,改进算法UPF滤波提高了粒子利用效率,精度更高,跟踪性能更好.