基于改進粒子濾波的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤算法研究.pdf

1、集成了傳感器技術(shù)、微機電系統(tǒng)技術(shù)、無線通信技術(shù)和分布式信息處理技術(shù)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（wireless sensor networks，WSN）是一種全新的計算模式，是繼Internet之后將對21世紀(jì)人類生活方式產(chǎn)生重大影響的熱點信息化技術(shù)。 基于低成本、低功耗、小體積、高冗余、多功能的特性，WSN在目標(biāo)跟蹤應(yīng)用中比傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)更方便、更可靠、更有效。WSN目標(biāo)跟蹤主要目的是確定目標(biāo)的位置、個數(shù)、運動速率和方向等，其研究目標(biāo)是用較

2、低的網(wǎng)絡(luò)能量消耗換取較高的的目標(biāo)跟蹤精度。在WSN目標(biāo)跟蹤中，傳感器節(jié)點之間通過相互協(xié)作進行數(shù)據(jù)融合來采集周圍信息并發(fā)送給中心節(jié)點進行處理，而且目標(biāo)跟蹤問題是一個非線性非高斯噪聲問題。粒子濾波算法（particle filter，PF）在解決非線性非高斯噪聲問題上具有很好的表現(xiàn)。雖然粒子濾波具有很多優(yōu)點，但是粒子濾波的退化問題會導(dǎo)致目標(biāo)跟蹤精度不高。 本文針對基于PF的目標(biāo)跟蹤，隨著粒子退化而導(dǎo)致跟蹤精度降低的問題，利用改進的粒

3、子濾波算法，研究WSN目標(biāo)跟蹤問題。首先，總結(jié)WSN目標(biāo)跟蹤的研究現(xiàn)狀，研究了目標(biāo)跟蹤中三種典型方法，著重分析比較了基于PF的目標(biāo)跟蹤研究，其中還包括無跡粒子濾波和分布式粒子濾波目標(biāo)跟蹤研究，在深入研究分析經(jīng)典方法基礎(chǔ)上，提出了一種基于改進粒子濾波的WSN目標(biāo)跟蹤算法，即基于代價參考粒子濾波的WSN目標(biāo)跟蹤算法。然后，圍繞粒子濾波方法，分析貝葉斯理論、蒙特卡羅方法、重要性采樣，為減少粒子退化，采用的兩種改進的粒子濾波算法：無跡粒子濾波算

4、法（unscented particle filter，UPF）和代價參考粒子濾波算法（cost reference particle filter，CPRF）。接著，為解決WSN目標(biāo)跟蹤中節(jié)點間的協(xié)作問題，從節(jié)能的角度出發(fā)，構(gòu)造出動態(tài)樹形網(wǎng)絡(luò)模型，在這個網(wǎng)絡(luò)模型中，簇頭在目標(biāo)跟蹤過程中通過一定的準(zhǔn)則動態(tài)產(chǎn)生，其他節(jié)點將數(shù)據(jù)傳送給動態(tài)簇頭，在目標(biāo)離開簇頭偵測范圍后，產(chǎn)生新的簇頭，原來的簇頭恢復(fù)到偵測狀態(tài)。最后，把CRPF方法運用到動態(tài)樹