【摘要】：針對無線傳感器網(wǎng)絡(WSNs)動態(tài)目標跟蹤問題,即通過對傳感器獲取的動態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)進行估計,預測目標的位置。提出一種基于自適應平方根容積卡爾曼(SR-CKF)的序貫式WSNs動態(tài)目標跟蹤算法。該算法在運算過程中直接傳遞目標狀態(tài)均值和協(xié)方差矩陣的平方根因子,降低了計算的復雜度。將目標跟蹤過程序貫式地分配到動態(tài)簇集的每一個節(jié)點上,減小了無線通信過程中碰撞和干擾現(xiàn)象的發(fā)生,降低了節(jié)點通信和計算負擔。針對不良觀測信息,基于新息協(xié)方差匹配原理,建立了自適應SR-CKF,提高了整個系統(tǒng)的魯棒性。實驗仿真結(jié)果表明,本文提出的基于自適應SR-CKF的序貫式WSNs目標跟蹤算法有效的提高了跟蹤的精度和穩(wěn)定性并且減小了傳感器節(jié)點間通信的能量損耗。
[Abstract]:Aiming at the problem of (WSNs) dynamic target tracking in wireless sensor networks, the position of the target is predicted by estimating the state of the dynamic system acquired by the sensor. A sequential WSNs dynamic target tracking algorithm based on adaptive square root volume Kalman (SR-CKF) is proposed. In this algorithm, the mean value of the target state and the square root factor of the covariance matrix are transferred directly, which reduces the complexity of the computation. The target tracking process is sequentially assigned to each node of the dynamic cluster, which reduces the collision and interference in the wireless communication process, and reduces the communication and computing burden of the nodes. Based on the principle of innovation covariance matching, an adaptive SR-CKF, is established to improve the robustness of the whole system. The simulation results show that the proposed sequential WSNs target tracking algorithm based on adaptive SR-CKF effectively improves the tracking accuracy and stability and reduces the energy loss of communication between sensor nodes.
【作者單位】： 安徽工程大學安徽省電氣傳動與控制重點實驗室;中國科學技術(shù)大學精密機械與精密儀器系;
【基金】：2016年安徽高校自然科學研究項目(KJ2016A794)
【分類號】：TN929.5;TP212.9

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本文編號：2452621