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基于Kalman濾波的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)多目標(biāo)跟蹤

發(fā)布時(shí)間:2018-06-26 14:30

  本文選題:無線傳感器網(wǎng)絡(luò) + 目標(biāo)跟蹤 ; 參考:《中山大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2014年02期


【摘要】:設(shè)計(jì)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng),分析系統(tǒng)跟蹤性能的影響因素,提出基于單點(diǎn)觀測的擴(kuò)展卡爾曼濾波(Extended Kalman Filter,EKF)算法和基于Kalman濾波算法預(yù)測功能的節(jié)點(diǎn)自適應(yīng)調(diào)度策略,并引入多種事件輔助機(jī)制。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法和調(diào)度策略能夠?qū)崿F(xiàn)多目標(biāo)實(shí)時(shí)跟蹤,且具有減少計(jì)算量、縮短測量周期、降低能量消耗、提高跟蹤精度等優(yōu)點(diǎn)。
[Abstract]:The multi-target tracking system of wireless sensor network is designed to analyze the influence factors of the tracking performance of the system. The Extended Kalman Filter (EKF) algorithm based on single point observation and the node adaptive scheduling strategy based on the prediction function of the Kalman filter algorithm are proposed, and various event auxiliary mechanisms are introduced. The experimental results show that this method is used. The algorithm and scheduling strategy can achieve multi-target real-time tracking, and reduce the amount of computation, shorten the measurement cycle, reduce energy consumption and improve tracking accuracy.
【作者單位】: 華南理工大學(xué)自動(dòng)化科學(xué)與工程學(xué)院;廣東第二師范學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)系;
【基金】:國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61273109) 廣東省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(S2012010008462)
【分類號】:TP212.9;TN929.5

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

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【二級參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 孫其博;劉杰;黎,

本文編號:2070686


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