發(fā)布時間：2017-09-25 04:04

  本文關(guān)鍵詞：傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于壓縮感知的壓縮域目標(biāo)跟蹤算法研究與應(yīng)用

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【摘要】：復(fù)雜環(huán)境下傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤,存在跟蹤準(zhǔn)確性與算法復(fù)雜性這對矛盾,需要考慮準(zhǔn)確性、通信和計算能耗之間的折中。針對此問題,研究傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于壓縮感知的壓縮域目標(biāo)跟蹤和壓縮域數(shù)據(jù)融合,并提出了用稀疏的測量矩陣對haarlike特征壓縮,壓縮域特征送入樸素貝葉斯分類器,在壓縮域直接實現(xiàn)目標(biāo)跟蹤的算法。然后通過配置傳感器網(wǎng)絡(luò)以生成多個層次類型不同的簇結(jié)構(gòu),壓縮后的數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中傳輸,并在各層簇頭實現(xiàn)壓縮域下的數(shù)據(jù)融合。該算法通過稀疏測量矩陣壓縮表征原始圖像信息和分類器的自我學(xué)習(xí)更新,提高了對壓縮域目標(biāo)特征分類的準(zhǔn)確性,在復(fù)雜環(huán)境下有更好的魯棒性。而壓縮域直接進行目標(biāo)跟蹤,不需要重構(gòu)圖像,也減少了網(wǎng)絡(luò)運算量和數(shù)據(jù)傳輸量。通過仿真實驗和標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫測試對比以及在機器人足球賽實驗平臺中的應(yīng)用表明,該算法在跟蹤準(zhǔn)確性,數(shù)據(jù)傳輸量及傳輸能耗上均有優(yōu)勢。
【作者單位】： 浙江大學(xué)信息與電子工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 壓縮感知 傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤 壓縮域 數(shù)據(jù)融合
【基金】：浙江省自然科學(xué)基金(J20130411) 浙江省高等教育課堂教學(xué)改革項目(KG2015005) 傳染病診治國家重點實驗室開放基金(2014KF06) 國家科技重大專項基金(2013ZX03005013)資助項目
【分類號】：TP391.41;TP212.9
【正文快照】： 1引言傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤技術(shù)越來越受重視[1],視頻信息的處理和融合給目標(biāo)跟蹤算法帶來了資源采集、數(shù)據(jù)計算和信息傳輸上的瓶頸。當(dāng)前的研究重點[2]集中在分簇式與分布式跟蹤架構(gòu),在目標(biāo)位置預(yù)測中,應(yīng)用較廣泛的是分布式粒子濾波技術(shù)和數(shù)據(jù)融合算法。分布式粒子濾波的研究熱

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本文編號：915240