無線傳感網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤技術(shù)的研究.pdf

1、WSN動態(tài)目標(biāo)跟蹤是現(xiàn)今一個研究熱點(diǎn)，具有重要的學(xué)術(shù)價值和實際意義。WSN中存在的非線性非高斯、多目標(biāo)跟蹤問題，使得傳統(tǒng)的濾波算法不能準(zhǔn)確地跟蹤目標(biāo)，而粒子濾波卻可以靈活地處理這類問題。
　　本文以粒子濾波、動態(tài)分簇為理論基礎(chǔ)，對單、多目標(biāo)跟蹤進(jìn)行相關(guān)研究。針對目前WSN目標(biāo)跟蹤存在的問題，結(jié)合實際應(yīng)用，對現(xiàn)有算法進(jìn)行改進(jìn)。為降低系統(tǒng)能耗，本文利用動態(tài)分簇思想實現(xiàn)系統(tǒng)能量均衡。而在分簇基礎(chǔ)上，為將觀測值用以預(yù)測目標(biāo)位置，提出了一種

2、改進(jìn)的基于Kalman動態(tài)分簇粒子濾波算法DDCPF，提高了目標(biāo)跟蹤精度。
　　為解決EPF在強(qiáng)非線性環(huán)境中跟蹤精度下降甚至發(fā)散、UPF在過程噪聲協(xié)方差Qk和估計誤差協(xié)方差Pk的差的絕對值kPQ較大時呈現(xiàn)粒子貧化現(xiàn)象的問題，本文提出一種基于EPF和UPF的EUPF算法。該算法根據(jù)系統(tǒng)kPQ變化，交替使用EPF和UPF更新粒子，提高了跟蹤的穩(wěn)定性與精度。為適應(yīng)系統(tǒng)特性不斷變化，基于EUPF算法，本文提出了一種基于FCM和MPF動態(tài)分