本文關鍵詞： 無線傳感器網絡 目標跟蹤 分布式濾波 一致性 量化一致性 權值優(yōu)化 對數量化 概率量化 量化卡爾曼濾波　出處：《浙江大學》2014年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：基于無線傳感器網絡的目標跟蹤是傳感器網絡應用研究的一個重要前沿,在軍事防御、醫(yī)療健康、生態(tài)環(huán)境監(jiān)測、生物習性研究、災難預警與救援等領域均有重要應用。無線傳感器網絡目標跟蹤的關鍵技術主要包括傳感網絡技術、目標識別與檢測技術以及信號處理等技術。本文主要研究了用于無線傳感器網絡分布式目標跟蹤的一致性算法,包括卡爾曼一致性濾波算法、信息一致性濾波算法和量化通信環(huán)境下的目標一致性跟蹤算法。本文對算法的原理和實驗結果作了詳細描述。 論文的主要工作有： 1、概述了無線傳感器網絡分布式目標跟蹤算法,介紹了無線傳感器網絡的目標一致性跟蹤模型、目標運動模型以及無線傳感器網絡的拓撲建模,通過將卡爾曼濾波與一致性策略相結合,討論了卡爾曼一致性濾波算法,實現了目標的分布式跟蹤。對卡爾曼一致性濾波目標跟蹤算法進行了仿真實驗加以驗證。 2、針對卡爾曼一致性濾波跟蹤算法精度不足,提出采用信息一致性濾波算法用于無線傳感器網絡的分布式目標跟蹤,并從理論和實驗兩方面將其和卡爾曼一致性濾波算法進行了對比。進一步地,本文基于信息一致性濾波算法,提出了權值優(yōu)化的信息一致性濾波算法,并將其與卡爾曼一致性濾波、信息一致性濾波等算法一起作了實驗分析。 3、針對無線傳感器網絡頻帶資源有限的情況,從理論和實驗詳細論證了傳感器網絡為無向網絡和有向網絡時的量化一致性模型,討論了包括對數量化一致性算法、概率量化一致性算法和均勻量化一致性算法,并基于概率量化一致性算法提出了量化卡爾曼一致性濾波算法,實現了量化通信環(huán)境下的目標分布式跟蹤。同時對量化卡爾曼一致性濾波算法進行了仿真分析。
[Abstract]:Target tracking based on wireless sensor networks (WSN) is one of the most important research fields in WSN applications, such as military defense, medical health, ecological environment monitoring and biological habits. Disaster warning and rescue and other fields have important applications. The key technologies of target tracking in wireless sensor networks mainly include sensor network technology. Target recognition and detection technology and signal processing technology. This paper mainly studies the consistency algorithm for distributed target tracking in wireless sensor networks, including Kalman coherence filtering algorithm. In this paper, the principle and experimental results of the algorithm are described in detail. The main work of the thesis is as follows: 1. The distributed target tracking algorithm of wireless sensor network is summarized. The object consistency tracking model, target motion model and topology model of wireless sensor network are introduced. By combining the Kalman filter with the consistency strategy, the Kalman consistency filtering algorithm is discussed. The distributed target tracking is realized, and the Kalman consistent filtering algorithm is verified by simulation. 2. Aiming at the lack of accuracy of Kalman consistent filter tracking algorithm, an information consistency filtering algorithm is proposed for distributed target tracking in wireless sensor networks. Furthermore, based on the information consistency filtering algorithm, this paper proposes a weighted optimization information consistency filtering algorithm. Experimental analysis is made with Kalman consistent filtering, information consistency filtering and so on. 3. In view of the limited frequency band resources of wireless sensor networks, the quantization consistency model of sensor networks for undirected networks and directed networks is demonstrated in detail from theory and experiment. The quantization consistency algorithm, probabilistic quantization consistency algorithm and uniform quantization consistency algorithm are discussed. Based on probabilistic quantization consistency algorithm, a quantization Kalman consistency filtering algorithm is proposed. The distributed target tracking in the environment of quantized communication is realized, and the quantization Kalman coherence filtering algorithm is simulated and analyzed.
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP212.9;TN929.5

【共引文獻】

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本文編號：1466883