【摘要】：多目標(biāo)跟蹤是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前研究的熱點(diǎn)問題。針對(duì)多目標(biāo)跟蹤存在耗能較大,跟蹤丟失等問題,提出了一種自適應(yīng)采樣間隔的多目標(biāo)跟蹤算法。采用跟蹤目標(biāo)的定位元數(shù)據(jù)來對(duì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)模式進(jìn)行建模。基于擴(kuò)展的卡爾曼濾波器來預(yù)測(cè)跟蹤目標(biāo)狀態(tài),采用預(yù)測(cè)目標(biāo)定位的概率密度函數(shù)構(gòu)建跟蹤簇。通過定義跟蹤目標(biāo)中心,基于馬氏距離來量化主節(jié)點(diǎn)MN的選舉過程。通過跟蹤目標(biāo)重要性和其與MN之間的距離來量化目標(biāo)的影響強(qiáng)度,并以此構(gòu)建自適應(yīng)采樣間隔的多目標(biāo)跟蹤算法�；贛ATLAB進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,本文設(shè)計(jì)的跟蹤算法能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡,能隨著運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的狀態(tài)實(shí)時(shí)采用自適應(yīng)的采樣間隔。通過數(shù)據(jù)分析得知,本文提出的算法能在實(shí)現(xiàn)WSN網(wǎng)絡(luò)節(jié)能的基礎(chǔ)上提高跟蹤精度。
[Abstract]:Multi-target tracking is a hot issue in wireless sensor networks. In order to solve the problems of high energy consumption and tracking loss in multi-target tracking, an adaptive sampling interval multi-target tracking algorithm is proposed. The positioning metadata of tracking target is used to model the motion mode of the target. Based on the extended Kalman filter to predict the state of the tracking target, the probability density function of predicting the target location is used to construct the tracking cluster. By defining the tracking target center, the election process of the main node MN is quantified based on Mahalanobis distance. The influence intensity of the target is quantified by tracking the importance of the target and the distance between it and MN, and a multi-target tracking algorithm with adaptive sampling interval is constructed. The simulation results based on MATLAB show that the tracking algorithm designed in this paper can accurately predict the trajectory of the target and can adopt adaptive sampling interval in real time with the state of the moving target. Through data analysis, it is found that the algorithm proposed in this paper can improve the tracking accuracy on the basis of energy saving of WSN network.
【作者單位】： 河南科技學(xué)院信息工程學(xué)院;武漢理工大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(31371525) 河南省教育廳科學(xué)技術(shù)研究重點(diǎn)資助項(xiàng)目(14A520067) 河南省教育廳人文社會(huì)科學(xué)研究資助項(xiàng)目(2014-gh-245) 河南省信息技術(shù)教育研究重點(diǎn)資助項(xiàng)目(ITE12037) 2014年度新鄉(xiāng)市科技發(fā)展計(jì)劃資助項(xiàng)目(14GY23) 2014年度河南科技學(xué)院教育教學(xué)改革研究重點(diǎn)資助項(xiàng)目(2014PUZD08)
【分類號(hào)】：TP212.9;TN929.5

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

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2 湯義;劉偉銘;柏柯嘉;;基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)矩陣的多目標(biāo)跟蹤算法[J];計(jì)算機(jī)工程;2010年23期

3 劉美;高歡萍;劉林;;一種分解式模糊聚類粒子濾波的WSN多目標(biāo)跟蹤方法[J];科學(xué)技術(shù)與工程;2010年10期

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5 劉美;徐小玲;黃瑞龍;方湃盛;;無線傳感器網(wǎng)絡(luò)多目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究進(jìn)展[J];廣東石油化工學(xué)院學(xué)報(bào);2012年01期

6 趙欣;姬紅兵;楊柏勝;;一種基于粒子濾波的被動(dòng)多傳感器多目標(biāo)跟蹤算法[J];系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào);2009年20期

7 文莎;蔡自興;劉麗玨;任孝平;;無線傳感器網(wǎng)絡(luò)多目標(biāo)跟蹤中協(xié)同任務(wù)分配[J];中南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年08期

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 周紅波;邢昌風(fēng);耿伯英;張建強(qiáng);;無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式多目標(biāo)跟蹤算法研究[J];傳感技術(shù)學(xué)報(bào);2011年02期

2 劉剛;彭力;;權(quán)值選優(yōu)粒子濾波的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤[J];傳感器與微系統(tǒng);2011年06期

3 李t，

本文編號(hào)：2474817