本文關(guān)鍵詞： 無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 目標(biāo)跟蹤 分布式濾波 一致性 量化一致性 權(quán)值優(yōu)化 對數(shù)量化 概率量化 量化卡爾曼濾波　出處：《浙江大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)跟蹤是傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)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(xí)性研究、災(zāi)難預(yù)警與救援等領(lǐng)域均有重要應(yīng)用。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤的關(guān)鍵技術(shù)主要包括傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、目標(biāo)識別與檢測技術(shù)以及信號處理等技術(shù)。本文主要研究了用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式目標(biāo)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(biāo)一致性跟蹤算法。本文對算法的原理和實驗結(jié)果作了詳細(xì)描述。 論文的主要工作有： 1、概述了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式目標(biāo)跟蹤算法,介紹了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)一致性跟蹤模型、目標(biāo)運動模型以及無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣?通過將卡爾曼濾波與一致性策略相結(jié)合,討論了卡爾曼一致性濾波算法,實現(xiàn)了目標(biāo)的分布式跟蹤。對卡爾曼一致性濾波目標(biāo)跟蹤算法進(jìn)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(wǎng)絡(luò)的分布式目標(biāo)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(jìn)行了對比。進(jìn)一步地,本文基于信息一致性濾波算法,提出了權(quán)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(wǎng)絡(luò)頻帶資源有限的情況,從理論和實驗詳細(xì)論證了傳感器網(wǎng)絡(luò)為無向網(wǎng)絡(luò)和有向網(wǎng)絡(luò)時的量化一致性模型,討論了包括對數(shù)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(xiàn)了量化通信環(huán)境下的目標(biāo)分布式跟蹤。同時對量化卡爾曼一致性濾波算法進(jìn)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(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP212.9;TN929.5

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1466883