一种移动无线视频传感器节点的覆盖算法

在现有的无线传感器网络覆盖算法的研究中,缺乏对移动节点路径规划的研究,而针对具有视频传感器节点的网络仍使用普通传感器圆形覆盖区域的测量方法来计算覆盖面积,并不完全符合实际情况.基于这两方面的原因,本文提出了一种适用于无线视频传感器节点的最大覆盖算法,并提出一种对于视频传感器节点覆盖面积的计量方法.该算法能够使节点在保证网络连通性的前提下,达到最大的有效监测范围.此外,本文建立了相应的仿真实验模型,对该算法的有效性和覆盖面积进行了实验与分析.结果表明,本算法的节点监测面积大约为使用随机运动算法的节点监测面积的1.5倍左右,并可以保证网络的连通性.     

基于视频传感器网络的目标跟踪模型研究

提出了一种基于视频传感器网络的模型,其核心思想是通过视频节点和非视频节点相互协作建立模型,对目标进行探测、跟踪和定位。在探测和跟踪阶段,通过非视频节点对目标进行探测。目标在移动过程中,由非视频节点实时地跟踪目标大致的移动方向和位置;在定位阶段,由视频节点完成对目标准确定位。仿真结果表明,在节点随机部署的情况下,该模型可以有效地实现对目标区域的全覆盖,通过非视频节点和视频节点的相互协作,发挥了非视频节点对目标探测和跟踪的优势,以及视频节点对目标准确定位特性。     

无线传感器网络具有跟踪质量保证的节点选择算法

目标跟踪广泛地应用于无线传感器网络的各个领域.该文研究无线传感器网络目标跟踪中的节点选择问题,提出了具有跟踪质量保证的跟踪节点选择算法.该算法在保证给定目标跟踪可靠性要求的同时对网络生存期进行优化.文中首先分析了影响传感器节点生存期的3个因素,包括节点感知数据的可靠性、节点剩余能量以及节点通信和采样的能量消耗.在此基础上建立节点生存期函数,在满足用户给定目标跟踪可靠性要求的前提下选择使网络生存期最大化的节点参与目标跟踪.实验结果表明该文所提出的节点选择算法可以有效延长网络生存期.     

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.     

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。     

一种面向目标跟踪的无线传感器网络分簇算法

用于目标跟踪的无线传感器网络(WSNs)一般采用分簇的系统架构,针对高密度的WSNs,设计了基于节点度数的分簇算法(CAND),该算法引入由具有相似度数的节点组成的虚拟节点的概念.组成虚拟节点的多个节点按分配的TDMA时隙轮流充当簇首.仿真实验表明:该算法在满足目标跟踪的前提下,能有效地减少簇的更新,延长整个网络的寿命.     

一种新的无线传感器网络节点自定位技术

在无线传感器网络中,节点定位技术是许多应用的支撑技术,具有重要地位。目前已经出现各种各样的定位算法,KPS算法不需要测距,具有一定的优越性,但在某些应用中存在定位精度较低的问题。针对这一问题,提出了一种新的改进KPS定位精度的算法,仿真结果表明,该改进算法能够明显提高定位精度。     

一种基于DV-Hop的无线传感器网络节点定位算法

针对无线传感器网络节点的自身定位问题,提出一种基于分布式协作的DV-Hop改进算法.在距离计算的基础上,采用最大似然估计方法选取共线度较低的参考点作为锚节点.综合考虑所有锚节点,以可信度为准则,通过加权平均计算每一个未知节点的平均跳距.计算未知节点的定位误差,将误差低于预设阈值的未知节点转化为锚节点,扩大定位范围.仿真结果表明,在初始锚节点数和通信半径相同的情况下,该算法的定位误差比DV-Hop算法减少约20％,尤其当节点密度较小时,其定位误差可稳定在40％以下.当节点通信半径超过10 m时,该算法的剩余节点比例可降低约30％.     

基于BADV-Hop的传感器节点定位方法

针对无线传感器网络节点的定位误差较高的问题,提出蝙蝠算法校正DV-Hop算法的传感器节点定位精度提高方法(BADV-Hop);首先测量未知节点与锚节点之间的距离,然后采用DV-Hop算法初步确定未知节点的坐标,再采用蝙蝠算法校正DV-Hop算法的定位误差,最后在Matlab 2012平台上对算法性能进行仿真分析;实验结果表明,相对于DV-Hop算法,BADV-Hop算法提高了传感器的节点定位精度.     

双层协作的无线传感器网络目标跟踪方法

通过在无线传感器网络中引入双层监测机制,提出一种基于象限定位的目标跟踪方法。该方法依据位置关系选取相关性高的内外层节点,利用外层节点的快速侦测和内层节点的准确定位对移动目标进行定位跟踪,同时向汇聚节点快速上传移动目标轨迹。理论分析和实验结果表明,该方法可以降低无线传感器网络功耗,提高目标定位精度。     

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。     

一种面向目标跟踪的无线传感器网络拓扑结构

本文通过优化拓扑结构来延长网络的生存期.首先将节点分成三类,然后将其与基于地理位置的分簇拓扑算法有机结合,形成一种新的面向目标跟踪的无线传感器网络拓扑结构.对该拓扑结构进行实验仿真显示其在目标跟踪领域的应用是有效的.     

基于位置预测的无线传感器网络目标跟踪算法

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。     

无线传感网络中基于误差椭圆的自适应节点 选择目标跟踪算法

追踪精度与传感器节点能耗是无线传感网络WSN(Wireless Sensor Network)中主要考虑的两个性能指标,现有的许多目标追踪算法在提高追踪精度、降低传感器节点能耗的同时缺乏对传感器节点位置与数目的考虑.因此,提出一种基于误差椭圆的自适应节点选择目标追踪算法,以误差椭圆为基准计算目标最可能出现的区域,然后根据误差判决调整区域内所需激活的传感器节点数量,完成对目标的跟踪.仿真结果表明,该算法可以在保证追踪精度的同时有效降低激活传感器节点数量.     

WSN中一种目标追踪在线节点调度算法

针对目标追踪无线传感器网络节点能量有限、感知信息存在不确定性等问题,提出一种基于部分可观察马尔可夫决策过程的在线节点调度算法。通过状态转移函数和观察函数描述移动目标的不确定性,根据奖赏函数平衡追踪性能和节点能量消耗,并构造有限深度的可达信念与或树降低运算复杂度,实现调度策略在线求解。实验结果表明,该算法能平衡目标追踪质量与节点能量消耗,且满足实时性 要求。     

一种基于传感器网络的车辆跟踪系统

提出了传感器网络—基站—服务器—客户端的四层系统架构．研究了系统设计中目标检测、网络通讯、信息处理、远程查询等关键问题，介绍了关键技术．基于Mica2传感器、ARM9开发板开发了车辆跟踪实验系统，测试和分析了系统性能，并从理论上分析了系统性能的上界．     

无线传感器网络可扩展一致性目标跟踪算法研究

为提高机动目标跟踪性能,降低无线传感器网络的能量消耗,提出一种可扩展的动态平均一致卡尔曼滤波算法.根据预测的下一步目标位置,将无线传感器网络的节点动态组织成簇,多个传感节点协作执行目标的检测及分布式状态估计.给出三种可扩展动态一致卡尔曼滤波算法,即基于观测值、观测新息和估计值的一致性卡尔曼滤波,适应于不同情况的目标跟踪.簇中传感节点仅需接收邻居节点的信息,簇头节点负责下一步任务节点的选择并将当前状态估计值和对应的误差协方差发送给下一步的任务节点以减少整个网络的通信量.仿真结果表明,基于观测值、新息及估计值的分布一致卡尔曼滤波在跟踪精度方面与集中卡尔曼滤波性能相当,而其分布式结构决定了算法具有更强的鲁棒性和容错能力,能够提高系统的可靠性.     

基于能量的无线传感器网络目标定位

无线传感器网络的目标定位提出了一种运用接收的能量来实现目标定位的方法。与其他定位算法对比,它有一定的优越性,但能量算法自身也有一定的局限性。本文在比较基于能量的各种算法的基础上提出了建立目标函数,用梯度法实现定位的算法。     

基于簇结构的无线传感器网络移动目标精确跟踪

对于移动目标跟踪,需要利用加速度或速度恒定的模型对其连续轨迹进行推断.在传感器网络环境下,利用无线传感器网络的冗余特点,提出了一种分簇结构和分时机制下采用流水线工作模式进行跟踪探测的方法,减少两次探测值之间的时间差,通过分析和仿真验证,该方法能够有效地降低对移动目标的跟踪误差.所设计的算法计算复杂度低,实现简单,满足无线传感器网络节点的计算能力要求.