基于改进粒子滤波的无线传感器网络目标跟踪算法

针对现有无线传感器网络目标跟踪算法中粒子滤波存在的粒子退化和样本贫化缺陷,提出一种改进的粒子滤波目标跟踪算法。通过采用集合卡尔曼方法获取目标状态的建议分布函数,利用集合的形式估计目标状态,同时结合最新观测数据不断修正分布函数,使跟踪精度大大提高;在重采样阶段引入人工鱼群算法优化粒子分布状况,使粒子更贴近真实值,增加了有效粒子数目,使粒子多样性得到增强,改善了粒子贫化问题。仿真结果表明,改进算法在跟踪精度、稳定性以及可靠性上均优于传统的目标跟踪算法。

基于物联网的蓄电池运维监测技术研究

由于蓄电池在运维过程中监控不力,造成蓄电池运维管理落后,对此提出了新型的运维监测方案。该方案在架构上包括终端物联层、计算层、传输层和监控层,通过分层设计,使得整套的蓄电池运维监测的数据通信和运维能力大大提高。该方案还采用了移动边缘计算技术,将分布在蓄电池运维监测中不同网络的运维信息实现数据采集、存储和管理,提高了传统技术中分散蓄电池运维数据的计算能力。该方案基于ATMega328的采集单元实现数据采集,提高了蓄电池运维监测的能力。试验表明,所提出的方法数据接收完整度在90%以上,计算效率在97%左右。