《基于预测分离的无线传感器网络多目标跟踪算法探讨》PDF+DOC

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2. 《自适应采样间隔的无线传感器网络多目标跟踪算法》PDF+DOC 多目标跟踪是无线传感器网络当前研究的热点问题。针对多目标跟踪存在耗能较大，跟踪丢失等问题，提出了一种自适应采样间隔的多目标跟踪算法。采用跟踪目标的定位元数据来对目标的运动模式进行建模。基于扩展的卡尔曼滤波器来预测跟踪目标状态，采用预测目标定位的概率密度函数构建跟踪簇。通过定义跟踪目标中心，基于马氏距......
3. 《基于概率假设密度的无线传感器网络多目标跟踪算法》PDF+DOC 针对无线传感器网络多目标跟踪过程中杂波难以去除以及由数据关联复杂带来的计算复杂度高的问题，将概率假设密度滤波器应用于无线传感器网络，以更好地对多目标状态信息进行融合估计；首先，建立簇-树型无线传感器网络模型，并运用随机有限集理论对目标状态模型和传感器观测模型进行描述；然后，根据目标与节点之间的距离设......
4. 《基于粒子滤波的多目标跟踪研究》PDF+DOC 针对无线传感器网络中的多目标跟踪问题，为提高系统的精度，减少误差，提出一种自适应基于粒子滤波的多目标跟踪算法(APF)。算法根据粒子历史信息与后验信息的关联度，自适应的调整粒子采样分布。由目标分布与节点测量的关系，将节点组织成簇，并用簇内的节点测量表示目标特征。目标状态的估计由粒子加权表示，权值与粒......
5. 《无线传感器网络中基于信息收益的多目标跟踪》PDF+DOC 目标跟踪是无线传感器网络应用的一个很重要的研究领域，节点有限的通信能力、处理能力、存储能力限制了传统跟踪算法的使用。为了提高网络的信息感知能力和降低能量消耗，提出基于信息收益的加权质心多目标跟踪算法，算法通过信息收益函数选取并唤醒节点对目标感知，通过传感器属性信息解模糊，并利用加权质心算法实现了多目......
6. 《基于云模型的无线传感器网络目标追踪算法》PDF+DOC 针对无线传感器网络中现有目标跟踪算法存在的不足，提出了一种基于云模型的目标跟踪算法(CMTT).该算法将传感器网络中的目标跟踪作为一个云模型的状态预测问题来处理，首先利用云模型预测目标下一时刻将要经过的区域，然后将该信息传送到预测区域，实现对追踪目标的预测和感知.仿真结果表明：对于线性和非线性目标跟......
7. 《基于动态簇的无线传感器网络加权质心跟踪算法》PDF+DOC 提出了一种适用于无线传感器网络中基于动态簇的目标跟踪算法，解决了无线传感器网络跟踪过程中目标信息传输及状态估计算法复杂度高的问题。该算法通过对目标周围的传感器节点临时组簇，避免了大规模唤醒节点从而降低网络寿命的问题。在目标状态的估计中，该算法基于探测到目标的声信号强度动态的调整节点的阈值，通过不同阈......
8. 《基于Kalman滤波的无线传感器网络多目标跟踪》PDF+DOC 设计无线传感器网络多目标跟踪系统，分析系统跟踪性能的影响因素，提出基于单点观测的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter，EKF)算法和基于Kalman滤波算法预测功能的节点自适应调度策略，并引入多种事件辅助机制。实验结果表明，该算法和调度策略能够实现多目标实时跟踪，且具有减少计......
9. 《无线传感器网络下的最优粒子滤波目标跟踪算法研究》PDF+DOC 在不确定噪声类型的非线性无线传感器网络环境下，采用分布式代价参考粒子滤波算法对移动目标进行跟踪。针对出现的概率密度函数方差不收敛的问题，结合最优控制思想，提出算法的改进。分析自适应函数中方差更新的特点，将修正系数γ替换步长k，以最接近真实轨迹为依据，选取最佳粒子；建立非高斯噪声的目标运动模型，利用仿......
10. 《一种基于无线传感器网络的分布式目标跟踪算法》PDF+DOC 将无线传感器网络与接收信号强度指示测距技术相结合，研究了移动目标的分布式跟踪算法。根据传感器节点与移动目标的相对位置，将节点动态组织成簇，簇头节点作为簇的数据处理中心，利用扩展卡尔曼滤波形成对移动目标位置的本地估计。随着目标的移动，本地估计在簇头节点间传递。仿真结果表明，基于无线传感器网络的分布式目......