一种基于水下无线传感器网络的目标跟踪方法

本发明公开了一种基于水下无线传感器网络的目标跟踪方法。该方法首先根据最强信号原则选择簇节点,然后根据单跳距离准则组成簇网络对目标进行观测,如果观测信号强度超过阈值,则发送观测数据给簇头节点。簇头节点接收到粗内节点传送的数据,采用改进重采样的粒子滤波算法对当前时刻的目标位置和方差进行估计。根据目标的运动不断地更新簇头节点,将上一簇头节点状态估计值和方差估计值传送给当前簇头节点,再由当前簇头节点采用改进的重采样粒子滤波算法估计运动目标位置,直到运动目标超出了水下无线传感器网络的跟踪范围;本发明使用改进重采样算法的粒子滤波跟踪方法估计水下目标的位置和方差,提高水下无线传感器网络的目标跟踪性能。     

基于分布式粒子滤波的二进制无线传感器网络目标跟踪

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。     

分布式粒子滤波实现无线传感器网络目标跟踪

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.     

分布式动态一致性非线性目标跟踪策略研究

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。     

基于能量优化的无线传感器网络动态分簇目标跟踪

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。     

传感器网络下机动目标动态协同跟踪算法

对传感器网络下的机动目标跟踪问题提出一种分布式传感器节点动态分簇、协同跟踪算法. 通过在线优化目标跟踪的性能函数和通讯代价, 自适应地选择节点并动态分簇, 通过多传感器节点的协同感知以及信息融合提高了跟踪精度. 由于问题的非线性和传感器节点的随机性, 本文基于粒子滤波器在线预测和估计目标状态的概率分布, 使用混合高斯粒子滤波器以及选择最短路径用于传感器节点之间的信息交换节约了通讯能量, 通过一种有效的粒子方法逼近目标状态的预测方差以实现传感器节点的最优选择. 仿真结果表明, 与 IDSQ 算法相比较, 本文提出的动态分簇算法实现了对机动目标的高精度跟踪.     

一种基于EKF的双节点协作目标跟踪协议

无线传感器网络的目标跟踪应用中,动态跟踪组是一种有效的跟踪方式,但该方式下簇头的能耗较大,而且簇头失效易导致目标丢失.针对以上问题,本文对动态簇结构进行了改进,提出一种双节点协作跟踪协议TNCT,该协议通过簇头与辅助节点的协作实现目标变速时采样周期的自适应,以及簇头失效时的快速移交.为提高跟踪精度,辅助节点采用扩展卡尔曼滤波算法对目标轨迹进行估计和预测.仿真结果表明,TNCT协议下跟踪系统的网络能耗更加均衡,目标丢失概率大大降低.     

基于观测数据删减及量化新息的无线传感器网络目标跟踪

针对资源受限的无线传感器网络,提出一种基于数据删减及量化新息的目标跟踪方法.利用融合中心接收到的量化新息以及数据删减过程传递的信息对目标状态进行估计.每个传感器节点利用容积卡尔曼滤波执行数据删减过程,融合中心执行一个辅助粒子滤波器.为了节省节点的能量和带宽,将所选择的观测数据的新息符号发送到融合中心,融合中心将数据丢失过程所包含的信息加以利用,提高了目标跟踪精度.仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于粒子滤波的二元无线传感器网络分布式目标跟踪研究

针对二元无线传感器网络中利用粒子滤波进行集中式跟踪的不足,基于动态分簇结构,研究了基于粒子滤波的二元无线传感器网络分布式目标跟踪算法。算法每一时刻根据目标的状态只激活少量的节点参与探测跟踪,其它节点处于休眠状态以节省能量。最后,利用计算机进行了Monte Carlo仿真,仿真结果表明,算法在不损失跟踪精度的情况可以减少能耗和计算量,从而延长网络使用寿命。     

无线传感器网络动态最近邻协作目标跟踪算法

针对现有的目标跟踪算法不能兼顾精度和能耗的问题,提出了一种动态最近邻协作目标跟踪算法。本算法动态构建目标跟踪簇以更好地适应目标位置的实时变化,从而获取最佳的跟踪精度。当目标进入监控区域后,多个传感器节点感知到目标则自动成簇最小二乘方法初始移动目标的最初位置。引入预测机制,根据目标的未来位置,基于最近邻协作准则选择下一时刻的簇头节点。目标跟踪簇头节点在其邻居范围内选择任务节点观测目标位置,并采用集中卡尔曼滤波完成目标的状态估计。仿真结果表明:提出的目标跟踪算法具有跟踪精度高,节点间的单跳通信距离能够有效减少能耗。