基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)高能效目標(biāo)跟蹤方法研究.pdf

1、　　無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network,WSN)與其應(yīng)用的研究已經(jīng)成為當(dāng)前國內(nèi)外的熱點(diǎn)研究領(lǐng)域之一。目標(biāo)跟蹤監(jiān)控系統(tǒng)是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的一個重要分支。當(dāng)節(jié)點(diǎn)以占空比模式工作時,如果目標(biāo)的運(yùn)動趨勢可以被提前預(yù)測到并且沿著運(yùn)動軌跡上的節(jié)點(diǎn)能夠主動喚醒,該目標(biāo)的跟蹤性能是可以被改進(jìn)的。然而,這樣會負(fù)面影響到目標(biāo)跟蹤過程中的能量效率,同時也限制了占空比的效益。本文研究了一種基于概率預(yù)測和睡眠調(diào)度協(xié)議的方法來改進(jìn)主動

2、喚醒節(jié)點(diǎn)的能量效率。
　　本文的主要工作如下：
　　(1)首先討論了基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的協(xié)作跟蹤理論,并分別對雙元檢測協(xié)作跟蹤、信息驅(qū)動協(xié)作跟蹤以及傳送樹協(xié)作跟蹤算法進(jìn)行了詳細(xì)的介紹；其次主要對目標(biāo)跟蹤過程中預(yù)測階段所使用到的目標(biāo)預(yù)測技術(shù)和節(jié)點(diǎn)工作狀態(tài)相關(guān)知識進(jìn)行詳細(xì)介紹,并為下文所做研究工作打好了理論基礎(chǔ)。
　　(2)研究了一種基于運(yùn)動學(xué)-概率預(yù)測和睡眠調(diào)度(Kinematics-Probability bas

3、ed Prediction and Sleep Scheduling , KPPSS)協(xié)議,該協(xié)議改進(jìn)了主動喚醒過程中的能量效率問題。首先基于運(yùn)動學(xué)規(guī)律和概率理論來設(shè)計(jì)一種目標(biāo)預(yù)測方法,然后根據(jù)這個預(yù)測結(jié)果,KPPSS精確地選擇喚醒節(jié)點(diǎn)并且降低它們的激活時間,進(jìn)而達(dá)到以有限的跟蹤性能損失來提高能量效率的目的。
　　(3)采用仿真實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證了該方法的有效性。結(jié)果表明,相對于MCTA(Minimal Contour Tracking