共查询到17条相似文献,搜索用时 187 毫秒
1.
2.
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
3.
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.
针对无线传感器网络(WSNs)动态目标跟踪问题,即通过对传感器获取的动态系统状态进行估计,预测目标的位置.提出一种基于自适应平方根容积卡尔曼(SR-CKF)的序贯式WSNs动态目标跟踪算法.该算法在运算过程中直接传递目标状态均值和协方差矩阵的平方根因子,降低了计算的复杂度.将目标跟踪过程序贯式地分配到动态簇集的每一个节点上,减小了无线通信过程中碰撞和干扰现象的发生,降低了节点通信和计算负担.针对不良观测信息,基于新息协方差匹配原理,建立了自适应SR-CKF,提高了整个系统的鲁棒性.实验仿真结果表明,本文提出的基于自适应SR-CKF的序贯式WSNs目标跟踪算法有效的提高了跟踪的精度和稳定性并且减小了传感器节点间通信的能量损耗. 相似文献
5.
基于预测的目标跟踪是无线传感器网络目标定位与跟踪中很重要的一种方法,但在实际环境中由于目标运动模式的动态变化等原因,传统预测算法对目标位置的预测往往不准确。为了克服以上不足,提出了一种基于灰色马尔可夫模型的目标跟踪(GMMTT)算法。将具有震荡特点的Markov模型引入到分段灰色预测中,使目标定位既能获得较好的精度,又能适应目标运动模式的变化。预测得到目标位置后,当前跟踪节点将跟踪信息传送到目标下一时刻将要到达的预测区域,提前唤醒该区域内的节点,用尽可能少的节点实现目标有效的跟踪。实验结果表明:GMMTY算法在跟踪概率和跟踪精度方面具有较好的性能。 相似文献
6.
7.
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
8.
无线传感器网络动态最近邻协作目标跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
9.
传感器网络下机动目标动态协同跟踪算法 总被引:3,自引:1,他引:3
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. 相似文献
10.
11.
研究无线传感器网络在位置信息不确定时,同时定位无线传感器网络节点并跟踪移动目标。利用RSSI测量节点对之间的距离,多维定标技术根据距离矩阵完成传感器网络的初始定位。估计与更新阶段提出了压缩EKF滤波确定传感器节点位置和目标位置。仿真结果显示:算法在较低的网络覆盖率下有较高的定位和跟踪准确度,在初始定位误差为5m时,节点和跟踪误差均小于3m,特别是在长距离的跟踪任务中有很好的精度和实时性。 相似文献
12.
Underwater mobile sensor networks (UMSNs) with free-floating sensors are more suitable for understanding the immense underwater environment. Target tracking, whose performance depends on sensor localization accuracy, is one of the broad applications of UMSNs. However, in UMSNs, sensors move with environmental forces, so their positions change continuously, which poses a challenge on the accuracy of sensor localization and target tracking. We propose a high-accuracy localization with mobility prediction (HLMP) algorithm to acquire relatively accurate sensor location estimates. The HLMP algorithm exploits sensor mobility characteristics and the multi-step Levinson-Durbin algorithm to predict future positions. Furthermore, we present a simultaneous localization and target tracking (SLAT) algorithm to update sensor locations based on measurements during the process of target tracking. Simulation results demonstrate that the HLMP algorithm can improve localization accuracy significantly with low energy consumption and that the SLAT algorithm can further decrease the sensor localization error. In addition, results prove that a better localization accuracy will synchronously improve the target tracking performance. 相似文献
13.
14.
Zhi-bo WANG Zhi WANG Hong-long CHEN Jian-feng LI Hong-bin LI Jie SHEN 《浙江大学学报:C卷英文版》2013,14(6):395-406
Target tracking is a typical and important application of wireless sensor networks(WSNs).Existing target tracking protocols focus mainly on energy efficiency,and little effort has been put into network management and real-time data routing,which are also very important issues for target tracking.In this paper,we propose a scalable cluster-based target tracking framework,namely the hierarchical prediction strategy(HPS),for energyefficient and real-time target tracking in large-scale WSNs.HPS organizes sensor nodes into clusters by using suitable clustering protocols which are beneficial for network management and data routing.As a target moves in the network,cluster heads predict the target trajectory using Kalman filter and selectively activate the next round of sensors in advance to keep on tracking the target.The estimated locations of the target are routed to the base station via the backbone composed of the cluster heads.A soft handoff algorithm is proposed in HPS to guarantee smooth tracking of the target when the target moves from one cluster to another.Under the framework of HPS,we design and implement an energy-efficient target tracking system,HierTrack,which consists of 36 sensor motes,a sink node,and a base station.Both simulation and experimental results show the efficiency of our system. 相似文献
15.
在传感器网络中(WSN)锚节点负责接收GPS定位信号,但其使用寿命受能量约束,为了提高传感器网络的生存周期和定位精度,提出基于无迹Calman滤波(UKF)和传感器网络锚节点RSS在线建模的WSN定位算法,实现高效资源管理和利用方式。该算法主要包括位置预测和目标定位两个步骤,利用UKF算法对目标节点的下一位置进行预测,选择开启距离预测位置最近的几个锚节点,关闭无用锚节点,有效降低网络能耗。利用锚节点之间相互信号强弱基于RSS对开启锚节点周围的距离与RSS信号强弱关系进行建模,降低RSS算法对环境的依赖度。实验结果表明该算法能够有效对锚节点的开启/睡眠进行管理,并可降低环境依赖性,从而实现负载均衡降低能耗和提高定位精度的效果。 相似文献
16.
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
17.
针对视频追踪中基于孪生网络的追踪算法在对有遮挡物或运动突变的物体进行追踪定位时会出现定位不准确的问题,设计了在线更新网络的视频追踪算法T ripL T.该算法采用循环神经网络进行目标位置的预测,并采用全卷积神经网络对目标进行相似度的判定.T ripL T算法可预测下一帧的目标位置,以摆脱遮挡物的影响,并且T ripL ... 相似文献