隨著無線通信技術(shù)、微電子機械系統(tǒng)、低功耗嵌入設(shè)備以及片上系統(tǒng)的高速發(fā)展,集成有傳感器的無線處理器節(jié)點可以以更低的成本生產(chǎn)并且可以廣泛地部署在檢測場景,從而形成大規(guī)模網(wǎng)絡(luò),因此無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在軍事、民事等領(lǐng)域得到越來越廣泛的應(yīng)用�？紤]到無線傳感器節(jié)點具有低成本、低功耗、小體積的特點,以及無線傳感器網(wǎng)絡(luò)高冗余和多功能的特性,因此由無線傳感器節(jié)點構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)可以廣泛部署在人類不適宜到達的環(huán)境中,從而可以對被感知對象進行大范圍的觀測。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)上具有廣闊的空間覆蓋性和檢測行為多樣性,因此非常適合于目標(biāo)跟蹤應(yīng)用。本文針對采用360°純距離超聲波陣列傳感器的無線網(wǎng)絡(luò),將多目標(biāo)SMC-PHD濾波算法應(yīng)用到無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中。對復(fù)雜無序的量測數(shù)據(jù),提出一種剔除冗余新生粒子的方法,解決了新生粒子對已存在目標(biāo)估計的影響。改進了該算法的重采樣步驟,在保證粒子數(shù)量的前提下,增加了粒子的多樣性,避免出現(xiàn)粒子退化問題。在狀態(tài)估計過程中,采用標(biāo)簽法,根據(jù)目標(biāo)數(shù)將不同的粒子劃分到不同的標(biāo)簽下,解決多目標(biāo)在軌跡交匯時出現(xiàn)粒子堆積的問題。仿真實驗表明基于SMC-PHD可以有效的估計出目標(biāo)狀態(tài)和目標(biāo)數(shù)量,并且在雜波密集的環(huán)... 

【文章來源】：華北電力大學(xué)(北京)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)概述
        1.1.1 無線傳感器框架
        1.1.2 無線傳感器節(jié)點構(gòu)成
        1.1.3 傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點
    1.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤概述
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展動態(tài)分析
        1.3.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤的研究現(xiàn)狀
        1.3.2 跟蹤算法的研究現(xiàn)狀
    1.4 論文的主要研究工作
        1.4.1 章節(jié)安排
        1.4.2 論文創(chuàng)新點
第2章 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤算法研究
    2.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤關(guān)鍵技術(shù)
        2.1.1 傳感器節(jié)點的組織與路由
        2.1.2 目標(biāo)出現(xiàn)的檢測
        2.1.3 節(jié)點信息協(xié)同處理
        2.1.4 定位關(guān)鍵技術(shù)
    2.2 傳統(tǒng)跟蹤算法研究
        2.2.1 標(biāo)準卡爾曼濾波
        2.2.2 擴展卡爾曼濾波
        2.2.3 粒子濾波
    2.3 本章小節(jié)
第3章 基于WSNs的多目標(biāo)跟蹤算法研究
    3.1 隨機集的濾波模型
    3.2 PHD濾波
        3.2.1 GM-PHD濾波
        3.2.2 SMC-PHD濾波
    3.3 基于PHD的多傳感器多目標(biāo)跟蹤
    3.4 基于WSNs的多目標(biāo)PHD濾波算法
        3.4.1 算法優(yōu)化及改進
        3.4.2 雜波環(huán)境下的PHD濾波器
    3.5 實驗仿真
        3.5.1 實驗 1：基于WSNs的多目標(biāo)無新生目標(biāo)PHD濾波實驗
        3.5.2 實驗 2：基于WSNs的多目標(biāo)有新生目標(biāo)PHD濾波實驗
        3.5.3 實驗 3：不同雜波環(huán)境下WSNs多目標(biāo)PHD濾波實驗
    3.6 本章小節(jié)
第4章 基于WSNs的箱粒子跟蹤算法研究
    4.1 箱粒子濾波概述
    4.2 單目標(biāo)箱粒子濾波
        4.2.1 區(qū)間分析
        4.2.2 箱粒子濾波算法
    4.3 多目標(biāo)箱粒子PHD濾波
    4.4 實驗仿真
        4.4.1 實驗 1：單目標(biāo)箱粒子濾波
        4.4.2 實驗 2：多目標(biāo)目標(biāo)箱粒子濾波
    4.5 本章小節(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于粒子濾波的目標(biāo)跟蹤算法研究[J]. 鄭愛媛.  四川理工學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版). 2015(05)
[2]箱粒子濾波理論綜述[J]. 于潔,劉昌云,李志匯.  電光與控制. 2015(11)
[3]基于箱粒子的多擴展目標(biāo)PHD濾波[J]. 宋驪平,嚴超,姬紅兵,梁萌.  控制與決策. 2015(10)
[4]無線傳感器網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)目標(biāo)跟蹤節(jié)點調(diào)度算法[J]. 盧旭,程良倫,羅世亮.  通信學(xué)報. 2015(04)
[5]基于觀測數(shù)據(jù)刪減及量化新息的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤[J]. 楊小軍,張亞粉.  控制與決策. 2015(05)
[6]基于概率假設(shè)密度的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)多目標(biāo)跟蹤算法[J]. 岳亞南,張國良,湯文俊,姚二亮.  計算機測量與控制. 2014(10)
[7]一種新的未知雜波環(huán)境下的PHD濾波器[J]. 李翠蕓,江舟,姬紅兵.  西安電子科技大學(xué)學(xué)報. 2014(05)
[8]粒子濾波綜述[J]. 呂德潮,范江濤,韓剛甕,馬冠一.  天文研究與技術(shù). 2013(04)
[9]拓展卡爾曼濾波算法在目標(biāo)跟蹤中的改進及應(yīng)用[J]. 張建帆,丁勝,陳軍,魏杰.  現(xiàn)代計算機(專業(yè)版). 2012(32)
[10]一種改進的多傳感器粒子PHD濾波近似算法[J]. 歐陽成,姬紅兵,楊金龍.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2012(01)

博士論文
[1]無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋與優(yōu)化技術(shù)研究[D]. 劉曉爽.北京郵電大學(xué) 2015
[2]基于隨機集理論的被動多傳感器多目標(biāo)跟蹤[D]. 歐陽成.西安電子科技大學(xué) 2012
[3]被動多傳感器目標(biāo)跟蹤方法研究[D]. 宋驪平.西安電子科技大學(xué) 2008
[4]面向目標(biāo)跟蹤的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究[D]. 林瑞仲.浙江大學(xué) 2005

碩士論文
[1]基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究[D]. 秦凱.長安大學(xué) 2015
[2]無線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤算法的研究[D]. 崔亞峰.太原理工大學(xué) 2015
[3]基于粒子濾波的檢測前跟蹤算法研究[D]. 賈佳蔚.電子科技大學(xué) 2015
[4]箱粒子濾波及其在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用研究[D]. 趙雪剛.西安電子科技大學(xué) 2014
[5]未知雜波環(huán)境下的概率假設(shè)密度濾波器研究[D]. 江舟.西安電子科技大學(xué) 2014
[6]復(fù)雜環(huán)境下基于隨機集的多目標(biāo)跟蹤算法研究[D]. 鄭學(xué)弢.西安電子科技大學(xué) 2013
[7]基于概率假設(shè)密度函數(shù)（PHD）的多目標(biāo)跟蹤方法研究[D]. 王芝.杭州電子科技大學(xué) 2009



本文編號：3105153