10.14132/j.cnki.1673-5439.2015.05.007
一种基于PCRLB和粒子滤波的目标跟踪算法
无线传感器网络执行目标跟踪时,各个节点的贡献不一样,因此一种好的节点规划机制可以获得更好的跟踪性能.为了降低传输数据量,通常节点不是将测量到的原始数据直接发送给簇首进行数据融合,而是先进行本地压缩量化.针对簇首使用自己的测量值和普通任务节点量化后的测量值进行融合这一纯方位角跟踪应用场景,提出了一种基于PCRLB (Posterior Cramer-Rao Lower Bound)的节点规划方法,同时设计了相应的粒子滤波算法来估计目标状态.仿真结果表明,文中提出的方案与基于KL (Kullback-Leibler)距离的节点规划算法、簇首和普通任务节点随机选择算法相比,有更好的跟踪性能.
无线传感器网络、目标跟踪、节点规划、PCRLB、粒子滤波
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TN926
国家重点基础研究发展计划973计划2011CB302903;国家自然科学基金61271335;江苏省高校自然科学研究重大项目14KJA510003
2015-12-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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