發(fā)布時(shí)間：2019-04-02 14:03

【摘要】：針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSNs)動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤問(wèn)題,即通過(guò)對(duì)傳感器獲取的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行估計(jì),預(yù)測(cè)目標(biāo)的位置。提出一種基于自適應(yīng)平方根容積卡爾曼(SR-CKF)的序貫式WSNs動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤算法。該算法在運(yùn)算過(guò)程中直接傳遞目標(biāo)狀態(tài)均值和協(xié)方差矩陣的平方根因子,降低了計(jì)算的復(fù)雜度。將目標(biāo)跟蹤過(guò)程序貫式地分配到動(dòng)態(tài)簇集的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)上,減小了無(wú)線通信過(guò)程中碰撞和干擾現(xiàn)象的發(fā)生,降低了節(jié)點(diǎn)通信和計(jì)算負(fù)擔(dān)。針對(duì)不良觀測(cè)信息,基于新息協(xié)方差匹配原理,建立了自適應(yīng)SR-CKF,提高了整個(gè)系統(tǒng)的魯棒性。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明,本文提出的基于自適應(yīng)SR-CKF的序貫式WSNs目標(biāo)跟蹤算法有效的提高了跟蹤的精度和穩(wěn)定性并且減小了傳感器節(jié)點(diǎn)間通信的能量損耗。
[Abstract]:Aiming at the problem of (WSNs) dynamic target tracking in wireless sensor networks, the position of the target is predicted by estimating the state of the dynamic system acquired by the sensor. A sequential WSNs dynamic target tracking algorithm based on adaptive square root volume Kalman (SR-CKF) is proposed. In this algorithm, the mean value of the target state and the square root factor of the covariance matrix are transferred directly, which reduces the complexity of the computation. The target tracking process is sequentially assigned to each node of the dynamic cluster, which reduces the collision and interference in the wireless communication process, and reduces the communication and computing burden of the nodes. Based on the principle of innovation covariance matching, an adaptive SR-CKF, is established to improve the robustness of the whole system. The simulation results show that the proposed sequential WSNs target tracking algorithm based on adaptive SR-CKF effectively improves the tracking accuracy and stability and reduces the energy loss of communication between sensor nodes.
【作者單位】： 安徽工程大學(xué)安徽省電氣傳動(dòng)與控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)精密機(jī)械與精密儀器系;
【基金】：2016年安徽高校自然科學(xué)研究項(xiàng)目(KJ2016A794)
【分類號(hào)】：TN929.5;TP212.9

【相似文獻(xiàn)】

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10 丁婷婷;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤算法的研究[D];江南大學(xué);2016年

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本文編號(hào)：2452621