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目标跟踪是无线传感器网络中的一项基本应用,如何在保证高跟踪精度的前提下降低网络能耗、延长网络生命周期是目标跟踪的核心问题。为此,提出一种基于能量高效动态分簇的目标跟踪算法。从最大限度节省能量的角度出发,设计动态簇生成方法,利用无迹粒子滤波算法对目标进行跟踪,预测下一时刻目标的位置坐标,并根据预测结果给出簇头更换策略。仿真结果表明,与PPF和DPF算法相比,该算法不仅具有较高的目标跟踪精度,而且能有效降低网络能耗,延长网络寿命。 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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针对固定节点组成的传统无线传感器网络在进行目标跟踪时存在的能耗过高和覆盖空洞问题,提出在传统传感器网络中引入少量移动性节点组成异构传感器网络进行目标跟踪的方案.基于较传统0/1监测模型更为实际的概率监测模型,提出一种协同调度移动节点和固定节点工作的算法来对移动目标进行跟踪.移动节点对目标实施近距离的移动式跟踪,减少了处于活跃状态的固定节点数量,节约了能耗.此外,移动节点可以移动进入空洞监测目标,解决了传统网络不能监测覆盖空洞中的目标的问题.基于NS2的实验结果表明所提出的跟踪方法可以大幅度减少固定节点的能耗并提高跟踪质量,证明了其有效性. 相似文献
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究目标跟踪背景下的无线传感器网络管理问题,在保证目标跟踪需求的情况下减小能耗, 首先对集中式无线传感器网络结构和目标跟踪任务中传感器网络的工作过程进行了介绍,其次介绍了以多交互滤波方法为基础的机动目标跟踪理论,接着建立同时考虑传感器能耗节省和目标捕获概率的传感器调度模型,继而提出基于Logistic混沌序列和Boltzmann选择策略的改进布谷鸟算法用于求解最优传感器调度方案。最后通过仿真证明了本文模型和算法的有效性。 相似文献
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为了提高二进制无线传感器网络跟踪算法的精度和实时性,降低传感器节点能耗,将分布式粒子滤波运用到二进制无线传感器网络中进行目标跟踪。选择信号强度最大的节点作为簇头节点,在簇头单跳通信范围内的所有节点和簇头组成对目标跟踪的动态分簇,在簇头节点进行粒子采样和状态估计,在簇头之间传递粒子及其权值,从而得到了二进制无线传感器网络的分布式粒子滤波跟踪算法。研究了粒子数和网络节点数量对跟踪精度的影响。仿真结果表明,传感器的节点数量会影
响跟踪精度,但是粒子数对跟踪精度的影响更大。同时分布式粒子滤波比集中式粒子滤波具有更好的实时性和更低的能耗。 相似文献
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由于网络通信带宽以及节点能量等因素限制,信息的有效获取与能耗的平衡优化是无线视频传感器网络近期研究的热点,面向目标跟踪的无线视频传感器网络实现节能的关键在于节点的高效协作;文章目的在于研究一种无线视频传感器节点协作跟踪方法,通过综合考虑目标跟踪效果和节点能耗等因素,采用自适应混合高斯算法进行背景建模,分布式均值漂移算法进行目标跟踪,并构建一种基于效能函数的最优节点选择方法;实验结果显示该方法能在真实场景下高效地进行目标跟踪。 相似文献
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为了提高无线传感器网络( WSNs)使用寿命,对WSNs的目标跟踪方式进行研究,提出基于无迹Kalman滤波( UKF)的WSNs Sink节点动态跟踪算法,以实现高效节能的资源管理和利用方式。首先利用UKF算法对目标节点的下一位置进行预测,然后通过四圆区域定位交叉定位算法对Sink节点的位置区域进行局部准确定位。实验结果表明:这种动态的Sink节点预测定位算法能够有效缩短数据发射传感器和Sink点之间的距离,减少跳数,从而实现负载均衡降低能耗的效果。 相似文献
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Target tracking, especially visual target tracking, in complex situations is challenging, which is always performed in single-view system. Because of the conflict between resolution and tracking range, however, single-view tracking is not robust and accurate. This paper presents a distributed multi-view tracking system using collaborative signal processing (CSP) in distributed wireless sensor networks (DWSNs). In the proposed tracking system, target detection and classification algorithms are based on single-node processing and target tracking is performed in sink node, whereas target localization algorithm is carried out by CSP between multisensor. For conquering the disadvantages of client/server based centralized data fusion, a progressive distributed data fusion are proposed. Finally, an indoor target tracking experiment is illustrated, and then tracking performance, execution time and energy consumption of progressive distributed data fusion are compared with client/server based centralized data fusion. Experimental results demonstrate that the CSP based distributed multi-view tracking system in DWSNs can accomplish multi-target extraction, classification, localization, tracking and association quickly and accurately with little congestion, energy consumption and execution time. 相似文献
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目标跟踪是无线传感器网络研究的关键技术之一,如何在保证较低能量消耗的前提下,实现监测场景中运动目标准确跟踪是需要解决的问题。在深入研究分析传感器网络目标跟踪算法的基础上,提出了基于约束策略的WSN低能耗粒子滤波跟踪算法。该算法采用动态分簇,既减少网络的能量消耗,又保证监测目标节点的数量;在跟踪过程中,采用约束策略得出目标估计区域,对粒子采样结果进行优化,同时对状态空间模型进行改进,增强粒子对目标的跟踪能力。仿真结果表明,提出的跟踪算法有效的实现目标的跟踪,在保证低能耗的同时提高了跟踪精度。 相似文献
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针对无线传感器网络中目标跟踪的精度与网络能耗这一对矛盾,提出了一种改进的分布式粒子滤波算法。通过调整滤波器的似然分布保持粒子的多样性,同时将无线传感器网络中的跟踪机制进行改进,采用根据跟踪精度自适应调整动态簇内工作的传感器节点的数目。仿真结果表明:提出的改进算法在提高跟踪性能的同时减少了能量损耗,延长了网络的使用寿命。 相似文献
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基于嵌入式平台的复杂背景目标跟踪技术在智能视频监控设备、无人机跟踪等领域有重要作用.卷积神经网络在跟踪问题上有准确率高、鲁棒性强的优点,但基于卷积特征的算法计算复杂度高,受嵌入式平台面积和功耗的限制,实时性难以满足嵌入式平台应用场景的需求.针对基于卷积特征的跟踪算法计算复杂度高、存储参数量大的难题,率先提出一种利用FPGA实现基于卷积神经网络的复杂背景目标跟踪硬件加速架构.该方法通过利用KL相对熵对目标跟踪算法Siamese-FC进行定点量化,设计了基于通道并行的卷积层加速架构.实验结果表明,定点量化后跟踪算法相比于原算法的平均精度损失不超过4.57%,FPGA部署后前向推理耗时仅为CPU的16.15%,功耗仅为CPU的13.7%. 相似文献
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针对节点网络上的目标跟踪,提出一种基于扩散Kalman滤波算法的分布式跟踪估计。假设该节点网络系统按照线性状态空间模型演进,网络中的每个节点获取与未观察到的状态线性相关的测量值;对于每个测量值和每个节点,采用来自邻近区域的数据计算出一个局部状态估计值;采用一个基于扩散矩阵和连接矩阵的扩散步骤,将前面计算得到的邻域估计值在整个网络上扩散,从而使得每个节点获得关于系统状态的最佳跟踪估计。仿真实验结果表明,该算法不仅在平均均方偏差性能方面可与集中式Kalman滤波跟踪算法相比拟,而且在平均能耗方面优于对比算法。 相似文献
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针对集中目标跟踪和分层目标跟踪中心节点通信瓶颈以及容错性能差的不足, 提出了一种分布式动态一致性非线性目标跟踪策略。目标状态初始化由网络节点采用加权最小二乘法完成。整个跟踪过程采用动态成簇策略, 分阶段选择并唤醒任务节点检测目标并执行分布式一致性扩展卡尔曼滤波策略完成目标的状态估计, 其余节点进入休眠状态从而能降低系统的能耗。从跟踪误差和能量两个方面, 与集中目标跟踪算法相比, 仿真结果表明所提算法与集中卡尔曼滤波相比, 跟踪精度相当, 适用于要求高可靠度的非线性跟踪。此外分布式的工作方式使得节点仅需与邻居交换数据并在局部完成状态估计, 消除集中式结构中心节点的瓶颈, 以保证部分传感器节点的损坏不会影响到全局任务的完成。 相似文献
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针对有向传感器网络DSN(Directional Sensor Networks)中,传感器节点部署数量对目标跟踪精度、网络寿命和能效问题的影响方面,提出了一个分布式聚类算法,该算法在优化活跃传感器和节点的直接通信过程中,由分布式集群来负责协调成员间的节点,通过传输给Sink的定位信息及从多个节点聚集的传感数据来准确定位目标的位置。基于该理论的目标跟踪机制,提高了目标跟踪精度、增加了网络寿命和网络剩余能量。并进行了仿真验证,结果表明该方法能实现更高的跟踪性能。 相似文献