基于Fisher信息矩陣的目標跟蹤方法研究
發(fā)布時間：2021-05-16 02:10
本研究以無跡卡濾波（UKF）為理論基礎,針對現(xiàn)有基于距離的WSN分簇方法的節(jié)點選擇不精確,將隨機矢量估計滿足的Cramer-Rao下界理論與UKF算法相結合,提出一種UKF與Fisher信息矩陣（FIM）節(jié)點選擇相結合的動態(tài)分簇算法（UKF-F）。該算法根據濾波的誤差協(xié)方差矩陣計算,得出當前目標的信息判據。為了增強網絡抗毀性,算法將節(jié)點剩余能量作為競選標準,用于激活最契合的預選簇成員,并組建跟蹤簇。通過仿真實驗并與最近鄰算法進行比較,證明了基于Fisher信息矩陣動態(tài)分簇方法能夠更精確的選擇跟蹤節(jié)點,同時也證明該算法能夠降低跟蹤誤差。為了解決集中式濾波算法中存在著簇頭的總通信量與計算負擔過高問題,提出了一種與UKF-F節(jié)點選擇動態(tài)分簇算法相適應的貫序UKF算法,并使用模糊C-均值聚類算法進行數據分類,實現(xiàn)非線性高斯環(huán)境下的多目標跟蹤。該方法把簇頭的工作分配到各個成員節(jié)點,極大地減少了節(jié)點之間的數據傳遞,避免了數據碰撞與干擾,與集中式濾波算法進行仿真對比,最大程度上減少了網絡能耗,提高了估計精度。
【文章來源】：長春理工大學吉林省
【文章頁數】：51 頁
【學位級別】：碩士
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
1.1 無線傳感器網絡基礎概述
1.1.1 研究的背景和意義
1.1.2 無線傳感器網絡特點
1.1.3 應用范圍
1.1.4 目標跟蹤國內外研究現(xiàn)狀
1.2 目標跟蹤算法研究現(xiàn)狀
1.2.1 基于卡爾曼濾波跟蹤算法
1.2.2 無跡卡爾曼研究現(xiàn)狀
1.3 論文結構安排
第二章 相關定位與跟蹤算法
2.1 引言
2.2 節(jié)點定位常用方法
2.2.1 基于測距的定位方法
2.2.2 基于非測距的定位方法
2.3 卡爾曼濾波基本原理
2.3.1 經典卡爾曼濾波基本原理
2.3.2 擴展卡爾曼濾波
2.3.3 無跡卡爾曼濾波
2.4 本章小結
第三章 基于Fisher信息矩陣節(jié)點選擇動態(tài)分簇UKF目標跟蹤算法
3.1 引言
3.2 基于信息度量的動態(tài)分簇方法
3.3 系統(tǒng)模型
3.3.1 目標運動模型
3.3.2 測量模型
3.4 基于Fisher信息矩陣的UKF目標跟蹤分簇算法
3.4.1 基于UKF濾波的目標跟蹤
3.4.2 基于Fisher信息矩陣節(jié)點選擇分簇方法
3.5 仿真結果
3.6 本章小結
第四章 基于FCM與SUKF的動態(tài)分簇多目標跟蹤算法
4.1 引言
4.2 數據關聯(lián)方法
4.3 基于SUKF的目標跟蹤動算法
4.4 基于FCM和SUKF的多目標跟蹤方法實現(xiàn)
4.5 實驗仿真
4.6 本章小結
第五章 總結與展望
5.1 全文總結
5.2 未來工作展望
參考文獻
致謝
攻讀碩士學位期間發(fā)表論文情況
【參考文獻】：
期刊論文
[1]無線傳感器網絡研究現(xiàn)狀與應用[J]. 程文. 電子測試. 2016(06)
[2]無線傳感器網絡的研究進展[J]. 張鑫. 信息系統(tǒng)工程. 2016(04)
[3]基于RSSI的測距優(yōu)化和三邊定位算法研究[J]. 陳磊,劉偉. 湖北工業(yè)大學學報. 2016(02)
[4]基于無線傳感器網絡的智能生態(tài)保障系統(tǒng)[J]. 許東,高杰. 自動化儀表. 2016(02)
[5]無線傳感器網絡技術綜述[J]. 鄭改成. 山西電子技術. 2015(06)
[6]機動目標跟蹤的S修正無跡卡爾曼濾波算法[J]. 張園,郭晨,李樹軍,劉淑波,初俊博. 大連海事大學學報. 2015(02)
[7]Dynamic cluster member selection method for multi-target tracking in wireless sensor network[J]. 蔡自興,文莎,劉麗玨. Journal of Central South University. 2014(02)
[8]基于霍夫-無跡卡爾曼濾波的目標檢測與跟蹤[J]. 劉松林,李家強,游小龍. 電子設計工程. 2013(15)
[9]無線傳感器網絡動態(tài)最近鄰協(xié)作目標跟蹤算法[J]. 龍慧,樊曉平,劉少強,唐文妍. 傳感器與微系統(tǒng). 2012(07)
[10]無跡卡爾曼濾波算法在目標跟蹤中的研究[J]. 郝曉靜,李國新,李明珠,張亞粉,常曉鳳. 電子設計工程. 2012(13)
博士論文
[1]基于無線傳感器網絡的目標檢測與跟蹤研究[D]. 王志波.浙江大學 2014
[2]基于支持向量回歸機的無跡卡爾曼濾波設計與應用[D]. 金瑤.中國地質大學 2013
[3]基于Kalman濾波的無線傳感器網絡目標跟蹤算法的研究[D]. 王邢波.山東大學 2011
碩士論文
[1]無線傳感器網絡覆蓋優(yōu)化方法研究[D]. 朱寅寅.南京理工大學 2009
本文編號：3188762
【文章來源】：長春理工大學吉林省
【文章頁數】：51 頁
【學位級別】：碩士
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
1.1 無線傳感器網絡基礎概述
1.1.1 研究的背景和意義
1.1.2 無線傳感器網絡特點
1.1.3 應用范圍
1.1.4 目標跟蹤國內外研究現(xiàn)狀
1.2 目標跟蹤算法研究現(xiàn)狀
1.2.1 基于卡爾曼濾波跟蹤算法
1.2.2 無跡卡爾曼研究現(xiàn)狀
1.3 論文結構安排
第二章 相關定位與跟蹤算法
2.1 引言
2.2 節(jié)點定位常用方法
2.2.1 基于測距的定位方法
2.2.2 基于非測距的定位方法
2.3 卡爾曼濾波基本原理
2.3.1 經典卡爾曼濾波基本原理
2.3.2 擴展卡爾曼濾波
2.3.3 無跡卡爾曼濾波
2.4 本章小結
第三章 基于Fisher信息矩陣節(jié)點選擇動態(tài)分簇UKF目標跟蹤算法
3.1 引言
3.2 基于信息度量的動態(tài)分簇方法
3.3 系統(tǒng)模型
3.3.1 目標運動模型
3.3.2 測量模型
3.4 基于Fisher信息矩陣的UKF目標跟蹤分簇算法
3.4.1 基于UKF濾波的目標跟蹤
3.4.2 基于Fisher信息矩陣節(jié)點選擇分簇方法
3.5 仿真結果
3.6 本章小結
第四章 基于FCM與SUKF的動態(tài)分簇多目標跟蹤算法
4.1 引言
4.2 數據關聯(lián)方法
4.3 基于SUKF的目標跟蹤動算法
4.4 基于FCM和SUKF的多目標跟蹤方法實現(xiàn)
4.5 實驗仿真
4.6 本章小結
第五章 總結與展望
5.1 全文總結
5.2 未來工作展望
參考文獻
致謝
攻讀碩士學位期間發(fā)表論文情況
【參考文獻】：
期刊論文
[1]無線傳感器網絡研究現(xiàn)狀與應用[J]. 程文. 電子測試. 2016(06)
[2]無線傳感器網絡的研究進展[J]. 張鑫. 信息系統(tǒng)工程. 2016(04)
[3]基于RSSI的測距優(yōu)化和三邊定位算法研究[J]. 陳磊,劉偉. 湖北工業(yè)大學學報. 2016(02)
[4]基于無線傳感器網絡的智能生態(tài)保障系統(tǒng)[J]. 許東,高杰. 自動化儀表. 2016(02)
[5]無線傳感器網絡技術綜述[J]. 鄭改成. 山西電子技術. 2015(06)
[6]機動目標跟蹤的S修正無跡卡爾曼濾波算法[J]. 張園,郭晨,李樹軍,劉淑波,初俊博. 大連海事大學學報. 2015(02)
[7]Dynamic cluster member selection method for multi-target tracking in wireless sensor network[J]. 蔡自興,文莎,劉麗玨. Journal of Central South University. 2014(02)
[8]基于霍夫-無跡卡爾曼濾波的目標檢測與跟蹤[J]. 劉松林,李家強,游小龍. 電子設計工程. 2013(15)
[9]無線傳感器網絡動態(tài)最近鄰協(xié)作目標跟蹤算法[J]. 龍慧,樊曉平,劉少強,唐文妍. 傳感器與微系統(tǒng). 2012(07)
[10]無跡卡爾曼濾波算法在目標跟蹤中的研究[J]. 郝曉靜,李國新,李明珠,張亞粉,常曉鳳. 電子設計工程. 2012(13)
博士論文
[1]基于無線傳感器網絡的目標檢測與跟蹤研究[D]. 王志波.浙江大學 2014
[2]基于支持向量回歸機的無跡卡爾曼濾波設計與應用[D]. 金瑤.中國地質大學 2013
[3]基于Kalman濾波的無線傳感器網絡目標跟蹤算法的研究[D]. 王邢波.山東大學 2011
碩士論文
[1]無線傳感器網絡覆蓋優(yōu)化方法研究[D]. 朱寅寅.南京理工大學 2009
本文編號：3188762
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