基于LEACH协议的能量优化方法

针对低功耗自适应聚类协议产生的整体能耗不均及网络生命周期短的问题,提出一种改进的能量优化方法。结合能量模型、节点发送及融合数据的综合能耗计算簇头比例;利用节点剩余能量与节点基站间的距离,优化成簇阶段中簇头选取阈值公式。在普通节点入簇阶段,引入簇规模密度,避免簇规模差距过大,采用就近原则与簇密度规模更新簇头。在数据传输阶段,引入“热区”边界对簇头分类,不同类簇头采用不同的数据传输方式。仿真结果表明,所提方法能均衡网络能耗且延长网络生命周期。     

面向非线性MTT的多模型泊松多伯努利混合滤波算法

在多目标跟踪(Multi-target Tracking, MTT)的非线性特性与低检测概率情况下,针对多伯努利滤波算法的高斯混合(Gaussian Mixture, GM)实现难以精确估计目标的势与运动状态的实际问题,本文提出了一种适用于非线性系统的泊松多伯努利混合滤波(Poisson Multi-Bernoulli Mixture Filter, PMBM)算法.首先,推导出多模型泊松多伯努利混合滤波的高斯混合(GM Multi-model PMBM,GM-MM-PMBM)实现过程.然后,分别对GM-MM-PMBM的伯努利高斯分量进行预测与更新,实现了基于非线性系统的MTT.为提升系统稳定性,基于平方根协方差矩阵推导出GM-MM-PMBM均方根容积卡尔曼滤波算法的实现过程.最后,仿真实验综合验证了本文算法的跟踪性能.