本文選題：WSN目標(biāo)跟蹤 + EKF算法　； 參考：《山西大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年04期

【摘要】：在目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域,無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)有著廣泛的應(yīng)用。針對(duì)EKF算法非線性目標(biāo)跟蹤中存在的問(wèn)題,在EKF算法的基礎(chǔ)上引入RSSI測(cè)距加權(quán)質(zhì)心算法,從而提出了一種新的非線性目標(biāo)跟蹤算法,將節(jié)點(diǎn)的觀測(cè)值與RSSI測(cè)距加權(quán)質(zhì)心算法對(duì)目標(biāo)的定位值有效的結(jié)合運(yùn)用于EKF算法中,有效地提高了目標(biāo)跟蹤的精度,減小了跟蹤誤差。通過(guò)算法仿真可知,與幾種定位算法及非線性濾波算法相比,改進(jìn)算法在各方面均取得了良好的效果,并且具有較高的實(shí)時(shí)性。
[Abstract]:In the field of target tracking, wireless sensor networks (WSN) are widely used. Aiming at the problems of nonlinear target tracking in EKF algorithm, RSSI weighted centroid algorithm is introduced on the basis of EKF algorithm, and a new nonlinear target tracking algorithm is proposed. The effective combination of the node observation value and the RSSI weighted centroid algorithm is applied to the EKF algorithm, which improves the tracking accuracy and reduces the tracking error. The simulation results show that the improved algorithm achieves good results in all aspects compared with several localization algorithms and nonlinear filtering algorithms and has a high real-time performance.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：山西省自然科學(xué)基金(2014011019-1) 中國(guó)國(guó)家留學(xué)基金委(201606935043)
【分類(lèi)號(hào)】：TN929.5;TP212.9

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本文編號(hào)：2090078