传感器网络下机动目标动态协同跟踪算法
对传感器网络下的机动目标跟踪问题提出一种分布式传感器节点动态分簇、协同跟踪算法.通过在线优化目标跟踪的性能函数和通讯代价,自适应地选择节点并动态分簇,通过多传感器节点的协同感知以及信息融合提高了跟踪精度.由于问题的非线性和传感器节点的随机性,本文基于粒子滤波器在线预测和估计目标状态的概率分布,使用混合高斯粒子滤波器以及选择最短路径用于传感器节点之间的信息交换节约了通讯能量,通过一种有效的粒子方法逼近目标状态的预测方差以实现传感器节点的最优选择.仿真结果表明,与IDSQ算法相比较,本文提出的动态分簇算法实现了对机动目标的高精度跟踪.
传感器网络、传感器协同、Bayes推理、粒子滤波
33
TP273(自动化技术及设备)
国家自然科学基金60774083;中国博士后科学基金20070411129
2007-12-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
1029-1035
