无线传感器网络动态最近邻协作目标跟踪算法

针对现有的目标跟踪算法不能兼顾精度和能耗的问题,提出了一种动态最近邻协作目标跟踪算法。本算法动态构建目标跟踪簇以更好地适应目标位置的实时变化,从而获取最佳的跟踪精度。当目标进入监控区域后,多个传感器节点感知到目标则自动成簇最小二乘方法初始移动目标的最初位置。引入预测机制,根据目标的未来位置,基于最近邻协作准则选择下一时刻的簇头节点。目标跟踪簇头节点在其邻居范围内选择任务节点观测目标位置,并采用集中卡尔曼滤波完成目标的状态估计。仿真结果表明:提出的目标跟踪算法具有跟踪精度高,节点间的单跳通信距离能够有效减少能耗。

无线传感器网络可扩展一致性目标跟踪算法研究

为提高机动目标跟踪性能,降低无线传感器网络的能量消耗,提出一种可扩展的动态平均一致卡尔曼滤波算法.根据预测的下一步目标位置,将无线传感器网络的节点动态组织成簇,多个传感节点协作执行目标的检测及分布式状态估计.给出三种可扩展动态一致卡尔曼滤波算法,即基于观测值、观测新息和估计值的一致性卡尔曼滤波,适应于不同情况的目标跟踪.簇中传感节点仅需接收邻居节点的信息,簇头节点负责下一步任务节点的选择并将当前状态估计值和对应的误差协方差发送给下一步的任务节点以减少整个网络的通信量.仿真结果表明,基于观测值、新息及估计值的分布一致卡尔曼滤波在跟踪精度方面与集中卡尔曼滤波性能相当,而其分布式结构决定了算法具有更强的鲁棒性和容错能力,能够提高系统的可靠性.