無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于節(jié)點協(xié)作的目標跟蹤算法研究.pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks，簡稱WSNs)是由大量微型廉價的傳感器節(jié)點組成的無線自組織網(wǎng)絡(luò)，廣泛應(yīng)用于軍事、環(huán)境監(jiān)測、健康護理、智能家居、城市交通和空間探索等各個領(lǐng)域。目標跟蹤作為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的一項基本應(yīng)用，要解決的主要問題就是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)自組織節(jié)點對進入感知區(qū)域的移動目標進行監(jiān)測、定位和跟蹤。
　　 本文在分析現(xiàn)有目標跟蹤算法的基礎(chǔ)上，提出了一種基于鄰域協(xié)作的目標跟蹤算法(Target

2、 Tracking Algorithm based onNeighborhood Collaboration，簡稱TNC)。本論文首先討論了感應(yīng)節(jié)點在鄰域空間的權(quán)重，然后提出了一種基于節(jié)點權(quán)重的加權(quán)質(zhì)心算法來估算目標的位置，通過節(jié)點之間的相互協(xié)作來確定目標的運動軌跡。模擬結(jié)果表明，TNC算法在跟蹤精度和能量消耗兩個方面具有較好的效果。針對目前基于樹狀的目標跟蹤算法大多存在計算量大或更新復(fù)雜的問題，提出了一種基于協(xié)作樹的目標跟蹤算法(Ta

3、rgetTracking Algorithm based on Collaboration Tree，簡稱TCT)。該算法基于異構(gòu)節(jié)點，不僅僅是超級節(jié)點之間簡單的合作，而是通過構(gòu)建協(xié)作樹來充分利用超級節(jié)點周圍的普通節(jié)點，一起執(zhí)行監(jiān)測和跟蹤任務(wù)。TCT算法還為超級節(jié)點和普通節(jié)點設(shè)計了不同的節(jié)點調(diào)度算法，通過兩類節(jié)點的協(xié)作來實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中目標的監(jiān)測與跟蹤。模擬結(jié)果表明，TCT算法在性能上要比現(xiàn)有的基于樹狀的目標跟蹤算法優(yōu)越。低能量消耗和高跟蹤精