本文重點研究傳感器網(wǎng)絡(luò)中能源高效的多目標跟蹤問題.根據(jù)軌跡相似性對跟蹤目標聚類,利用組對象跟蹤實現(xiàn)所有對象的跟蹤,能夠有效地減少傳輸能耗,延長網(wǎng)絡(luò)壽命.由于測量誤差、低采樣率以及環(huán)境干擾,很難獲取目標的精確位置,因此軌跡數(shù)據(jù)存在固有的不確定性.忽略這種不確定性會降低軌跡挖掘質(zhì)量,從而影響目標跟蹤.提出基于不確定性軌跡挖掘的組對象跟蹤方法.軌跡挖掘階段首先為所有跟蹤目標建立馬爾科夫鏈模型,然后給出一種新的不確定軌跡相似性的度量,最后給出不確定軌跡聚類算法UTK-means對目標分組.組對象跟蹤階段向基站周期性地更新組中心軌跡的位置.實驗結(jié)果驗證了本文方法具有較高的聚類質(zhì)量和節(jié)能效率. 

【文章來源】：電子學報. 2017,45(11)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

顯示了聚類算法的時間開銷與對象個數(shù)的關(guān)


本文編號：3143550