無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中同時(shí)定位與跟蹤.pdf

1、作為一種全新的信息獲取和信息處理技術(shù)，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSNs)被認(rèn)為是21世紀(jì)最重要的技術(shù)之一，在國(guó)防建設(shè)、環(huán)境監(jiān)測(cè)、醫(yī)療衛(wèi)生、物件追蹤、空間探索等眾多領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。目標(biāo)跟蹤作為WSNs的主要應(yīng)用領(lǐng)域，現(xiàn)有的目標(biāo)跟蹤方法均要求節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)知識(shí)，但是這些先驗(yàn)知識(shí)往往不易精確獲得，而基于GPS的定位方式具有代價(jià)高且不能室內(nèi)應(yīng)用等缺點(diǎn)。因此，近年來(lái)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的同時(shí)節(jié)點(diǎn)定位與跟蹤(Simultaneous Localization

2、 and Tracking，SLAT)問題引起研究者們的極大關(guān)注。本文較為全面的討論和研究了集中式數(shù)據(jù)融合和分布式數(shù)據(jù)融合下的同時(shí)定位與跟蹤問題，并且針對(duì)分布式數(shù)據(jù)融合的同時(shí)定位與跟蹤算法，在原有的研究基礎(chǔ)上提出了新的融合算法，并進(jìn)行了相關(guān)仿真實(shí)驗(yàn)。
　　本文首先介紹了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中定位與跟蹤的相關(guān)經(jīng)典濾波算法。結(jié)合近年來(lái)無(wú)線定位跟蹤技術(shù)的研究熱點(diǎn)，重點(diǎn)分析了在集中式結(jié)構(gòu)下基于單模型無(wú)跡卡爾曼濾波算法(UKF)，基于擴(kuò)展卡爾曼濾

3、波器的交互式多模型算法(IMM-EKF)和基于無(wú)跡卡爾曼濾波器的交互式多模型算法(IMM-UKF)，并對(duì)比分析了各種算法在目標(biāo)為機(jī)動(dòng)情景與非機(jī)動(dòng)情景下的優(yōu)缺點(diǎn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明基于無(wú)跡卡爾曼濾波的交互式多模型算法有更高的定位與跟蹤精度，同時(shí)具有較強(qiáng)的魯棒性。針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于分布式數(shù)據(jù)融合的同時(shí)節(jié)點(diǎn)定位與跟蹤問題，提出了一種在底層采用基于無(wú)跡卡爾曼濾波(UKF)的交互式多模型(IMM)；而融合中心層采用內(nèi)橢球逼近融合(IEAF)的分布