【摘要】：針對(duì)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)多目標(biāo)跟蹤傳感器分配問題,考慮節(jié)點(diǎn)能量受限,提出一種保證跟蹤精度、高效節(jié)能的分布式傳感器管理算法.算法基于目標(biāo)預(yù)測(cè)位置,以觀測(cè)前后的信息增益為準(zhǔn)則,建立了傳感器管理優(yōu)化模型,利用拍賣理論對(duì)傳感器的價(jià)格進(jìn)行調(diào)整,達(dá)到市場平衡時(shí),完成目標(biāo)傳感器的分配問題.為縮短決策時(shí)間,減少節(jié)點(diǎn)通信能耗,引入了載波偵聽多路訪問機(jī)制并利用本地局部信息進(jìn)行決策.給出了算法收斂性和有效性證明.仿真結(jié)果表明,該算法能有效應(yīng)對(duì)多目標(biāo)跟蹤問題,在保證跟蹤精度的同時(shí),能有效減少通信能耗,延長網(wǎng)絡(luò)生命周期,對(duì)能量受限的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)有較強(qiáng)的適應(yīng)性.
【圖文】：

５０，２５），目標(biāo)采用ＣＶ模型，濾波算法為擴(kuò)展卡爾曼濾波，目標(biāo)的初始狀態(tài)為［２５０．２５３０．２］，［４８０．２７５０．２］和［４７０．２２６０．２］，預(yù)測(cè)與采樣時(shí)間間隔都為２ｓ，初始協(xié)方差矩陣均為０．２５ｄｉａｇ［１，０，１，０］．通信能耗參數(shù)設(shè)置為Ｅｅｌｅｃ＝５０ｎＪ／ｂｉｔ，ｅｆｓ＝１０ｐＪ／ｂｉｔ／ｍ２，ｂｃ＝２６４ｂｉｔ．實(shí)驗(yàn)次數(shù)為５０，實(shí)驗(yàn)獨(dú)立進(jìn)行，實(shí)驗(yàn)結(jié)果取多次實(shí)驗(yàn)的平均值．４．２仿真結(jié)果分析圖１是文中算法與ＢＰＳＯ算法的跟蹤平均ＲＭＳＥ結(jié)果的對(duì)比．由圖可知，提出算法的平均跟蹤誤差要比ＢＰＳＯ算法的略大一些，但是基本還是處于同一水平，說明提出的分布式拍賣算法尋優(yōu)能力接近集中式算法，可以達(dá)到一個(gè)帕累托最優(yōu)解．圖１不同采樣周期的平均ＲＭＳＥ圖２算法收斂性對(duì)比圖２是文獻(xiàn)［１１］算法與文中算法的收斂性對(duì)比．由圖可知，雖然兩種算法在前幾次迭代過程中會(huì)出現(xiàn)不同結(jié)果，但是隨著迭代的進(jìn)行，算法最終收斂到同一個(gè)解，驗(yàn)證了算法收斂性和有效性的證明．另外，算法收斂速度很快，在１０次迭代以內(nèi)就能夠收斂到一個(gè)帕累托最優(yōu)．圖３是算法改進(jìn)前后，兩種算法通信能耗的對(duì)比圖．由圖可知，隨著采樣次數(shù)增多，原始拍賣算法和ＣＤＡＣＡ算法的能耗都迅速飆升，而提出算法的能耗增幅則相對(duì)平緩．這是因?yàn)樵谝粋�(gè)采樣周期，提出算法１７６西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）第４４卷

５０，２５），目標(biāo)采用ＣＶ模型，濾波算法為擴(kuò)展卡爾曼濾波，目標(biāo)的初始狀態(tài)為［２５０．２５３０．２］，［４８０．２７５０．２］和［４７０．２２６０．２］，，預(yù)測(cè)與采樣時(shí)間間隔都為２ｓ，初始協(xié)方差矩陣均為０．２５ｄｉａｇ［１，０，１，０］．通信能耗參數(shù)設(shè)置為Ｅｅｌｅｃ＝５０ｎＪ／ｂｉｔ，ｅｆｓ＝１０ｐＪ／ｂｉｔ／ｍ２，ｂｃ＝２６４ｂｉｔ．實(shí)驗(yàn)次數(shù)為５０，實(shí)驗(yàn)獨(dú)立進(jìn)行，實(shí)驗(yàn)結(jié)果取多次實(shí)驗(yàn)的平均值．４．２仿真結(jié)果分析圖１是文中算法與ＢＰＳＯ算法的跟蹤平均ＲＭＳＥ結(jié)果的對(duì)比．由圖可知，提出算法的平均跟蹤誤差要比ＢＰＳＯ算法的略大一些，但是基本還是處于同一水平，說明提出的分布式拍賣算法尋優(yōu)能力接近集中式算法，可以達(dá)到一個(gè)帕累托最優(yōu)解．圖１不同采樣周期的平均ＲＭＳＥ圖２算法收斂性對(duì)比圖２是文獻(xiàn)［１１］算法與文中算法的收斂性對(duì)比．由圖可知，雖然兩種算法在前幾次迭代過程中會(huì)出現(xiàn)不同結(jié)果，但是隨著迭代的進(jìn)行，算法最終收斂到同一個(gè)解，驗(yàn)證了算法收斂性和有效性的證明．另外，算法收斂速度很快，在１０次迭代以內(nèi)就能夠收斂到一個(gè)帕累托最優(yōu)．圖３是算法改進(jìn)前后，兩種算法通信能耗的對(duì)比圖．由圖可知，隨著采樣次數(shù)增多，原始拍賣算法和ＣＤＡＣＡ算法的能耗都迅速飆升，而提出算法的能耗增幅則相對(duì)平緩．這是因?yàn)樵谝粋�(gè)采樣周期，提出算法１７６西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）第４４卷
【作者單位】： 信息工程大學(xué)信息系統(tǒng)工程學(xué)院;
【基金】：國家科技重大專項(xiàng)資助項(xiàng)目(2014ZX03006003)
【分類號(hào)】：TP212

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2550192