本文選題：概率假設(shè)密度濾波 + 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)��； 參考：《計算機測量與控制》2014年10期

【摘要】：針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)多目標跟蹤過程中雜波難以去除以及由數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)復(fù)雜帶來的計算復(fù)雜度高的問題,將概率假設(shè)密度濾波器應(yīng)用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò),以更好地對多目標狀態(tài)信息進行融合估計;首先,建立簇-樹型無線傳感器網(wǎng)絡(luò)模型,并運用隨機有限集理論對目標狀態(tài)模型和傳感器觀測模型進行描述;然后,根據(jù)目標與節(jié)點之間的距離設(shè)置觀測閾值,當傳感器節(jié)點測量值小于觀測閾值時,概率假設(shè)密度濾波器將實時對該組測量數(shù)據(jù)進行處理,從而實現(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)對目標狀態(tài)的聯(lián)合檢測與跟蹤;仿真結(jié)果表明,在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的多目標跟蹤應(yīng)用中,該算法比粒子濾波算法具有更高的跟蹤效率和精度。
[Abstract]:In order to solve the problem that the miscellaneous waves are difficult to remove in the multi-target tracking process and the complexity of computing complexity brought about by the complex data association, the probability hypothesis density filter is applied to the wireless sensor network to better estimate the multi-target state information. First, the cluster tree wireless sensor network model is established. The random finite set theory is used to describe the target state model and the sensor observation model. Then, the observation threshold is set according to the distance between the target and the node. When the sensor node's measurement value is less than the observation threshold, the probability hypothesis density filter will process the measured data in real time so as to realize the sensor network. The joint detection and tracking of the target state, the simulation results show that the algorithm has higher tracking efficiency and precision than the particle filter algorithm in the multi-target tracking application of wireless sensor network.

【作者單位】： 第二炮兵工程大學(xué);
【基金】：陜西省基金基于物聯(lián)網(wǎng)的車流自動協(xié)同導(dǎo)航技術(shù)研究(2012K06-45)
【分類號】：TP212.9;TN929.5

【參考文獻】

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【共引文獻】

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6 余e，

本文編號：1874312