井下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式目標(biāo)跟蹤算法研究.pdf

1、煤炭是我國(guó)豐富的資源，隨著煤炭經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，將信息技術(shù)應(yīng)用于煤礦監(jiān)測(cè)與通信是當(dāng)務(wù)之急。通過無線信號(hào)的傳輸來取代有線傳輸，通過在井下節(jié)點(diǎn)的部署，對(duì)井下施工設(shè)備和交通工具，特別是井下工作人員的的定位和跟蹤，可以預(yù)防突發(fā)事故，在發(fā)生安全事故時(shí)，可以迅速和準(zhǔn)確對(duì)設(shè)備和工作人員進(jìn)行救助與支援。
　　無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)跟蹤問題，普遍采用集中式處理，即整個(gè)網(wǎng)絡(luò)選定一個(gè)中心節(jié)點(diǎn)，中心節(jié)點(diǎn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和目標(biāo)估計(jì)運(yùn)算最終實(shí)現(xiàn)跟蹤。中

2、心節(jié)點(diǎn)的高頻率的數(shù)據(jù)傳輸和集中的算法運(yùn)算必然會(huì)消耗節(jié)點(diǎn)大量的能量，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的生存周期也會(huì)降低。然而分布式目標(biāo)跟蹤不需要這樣的中心節(jié)點(diǎn)。因此，基于對(duì)井下跟蹤系統(tǒng)和無線傳感器網(wǎng)絡(luò)集中式目標(biāo)跟蹤進(jìn)行研究分析，本文的研究方向?yàn)闊o線傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式目標(biāo)跟蹤算法研究。
　　首先，研究了分布式目標(biāo)跟蹤算法及跟蹤的典型算法線性擬合和卡爾曼濾波算法，本文在這兩種算法的基礎(chǔ)上提出了改進(jìn)分布式目標(biāo)跟蹤算法。改進(jìn)算法的基本思想是根據(jù)移動(dòng)目標(biāo)的當(dāng)前位置建立

3、簇，簇頭節(jié)點(diǎn)集中匯總和處理簇成員節(jié)點(diǎn)發(fā)來的最新觀測(cè)數(shù)據(jù)，結(jié)合線性擬合算法和卡爾曼濾波算法對(duì)移動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)，通過改進(jìn)可以更加準(zhǔn)確的修正預(yù)測(cè)值。
　　其次，本文針對(duì)利用粒子濾波的分布式目標(biāo)跟蹤算法跟蹤目標(biāo)，在分簇過程中對(duì)選擇簇頭和簇成員的方法做了改進(jìn)，提出了改進(jìn)分布式粒子濾波的跟蹤算法。改進(jìn)算法根據(jù)被測(cè)目標(biāo)當(dāng)前位置建立一個(gè)簇，在建簇的過程中選擇基于節(jié)點(diǎn)的剩余能量最大同時(shí)節(jié)點(diǎn)RSSI值最大為原則，選擇同時(shí)滿足這兩種條件的節(jié)點(diǎn)作為此跟蹤

4、簇的簇頭節(jié)點(diǎn)，在基于節(jié)點(diǎn)剩余能量和與簇頭節(jié)點(diǎn)距離的基礎(chǔ)上選擇簇成員節(jié)點(diǎn)，最后通過粒子濾波的算法對(duì)移動(dòng)目標(biāo)來進(jìn)行定位和跟蹤。
　　最后，針對(duì)煤礦井下特殊環(huán)境，當(dāng)移動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行轉(zhuǎn)彎時(shí)，僅僅采用卡爾曼濾波算法得不到理想的結(jié)果，常常會(huì)出現(xiàn)時(shí)延。此時(shí)需采用自適應(yīng)算法，本文采用一種面向煤礦井下交互多模kalman濾波跟蹤算法。在動(dòng)態(tài)分簇的基礎(chǔ)上利用交互多模kalman濾波跟蹤算法進(jìn)行目標(biāo)跟蹤。該算法可以高效的應(yīng)對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)突然轉(zhuǎn)變，避免傳統(tǒng)算