作者：刘述木,杨建,黎远松 单位：中国通信学会;人民邮电出版社 出版：《电信科学》2016年第07期 页数：8页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFDXKX2016070100 DOC编号：DOCDXKX2016070109 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于约束策略的WSN低能耗粒子滤波跟踪算法》PDF+DOC2015年第11期 李辉,刘云,王传旭,崔雪红,张俊虎 《多传感器远距离空中目标跟踪精度分析》PDF+DOC2000年第01期 杨春玲,刘国岁,倪晋麟,郑全战,顾红,苏卫民 《多传感器远距离目标跟踪》PDF+DOC1999年第03期 杨春玲,刘国岁,倪晋麟 《量子遗传优化粒子滤波的WSN目标跟踪算法》PDF+DOC2013年第12期 董跃钧,李国伟 《无线传感器网络中多传感器动态自适应调度算法》PDF+DOC2012年第01期 肖胜,邢昌风,石章松 《一种能量有效的WSN目标跟踪动态协同自组织算法》PDF+DOC2012年第11期 于春娣,丁勇,李伟,薛琳强 《一种WSN下的Mean Shift跟踪算法》PDF+DOC2011年第02期 钱少科,张辉,海丹,朱登科,周华平 《WSNs下一种自适应多传感器协同目标跟踪策略》PDF+DOC2010年第11期 冯林方,胥布工,刘永桂 《空中多运动平台多传感器目标跟踪》PDF+DOC2009年第10期 赵岐诚,江晶,盖旭刚 《基于自适应动态簇和预测机制的WSN目标跟踪算法》PDF+DOC2015年第07期 崔亚峰,史健芳

    • 针对多传感器目标跟踪中的能源使用和跟踪精度之间的不平衡问题，提出了一种权衡网络寿命和精度的方法，即基于自适应预测聚类的多组群目标跟踪方法(APCMT)，实现了同时跟踪多个组群。首先进行聚类，即捕捉组群行为属性的改变，例如形成、合并以及分裂；然后选择传感器，激活对组群区域有贡献的传感器，并进行组群跟踪。仿真场景在1 000 m&#215；1 000 m的正方形区域内，随机部署500个传感器，与Kalman、效能节点选择(EENS)方法以及改进的动态簇(IDC)方法相比，提出的方法在跟踪精度方面更高。由于需要激活的传感器更少、计算时间更短，网络寿命得到了明显的提升。

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