基于粒子濾波的無線傳感與激勵網(wǎng)絡(luò)定位跟蹤技術(shù).pdf

1、目標(biāo)定位跟蹤技術(shù)在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中具有舉足輕重的地位和作用。無線傳感與激勵網(wǎng)絡(luò)是對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的一種延伸和拓展，如何充分利用這種新型網(wǎng)絡(luò)對移動目標(biāo)進(jìn)行及時、有效的定位跟蹤是當(dāng)前亟需解決的一項關(guān)鍵技術(shù)問題。傳統(tǒng)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)跟蹤技術(shù)大多是在每一時刻對節(jié)點進(jìn)行觀測定位，從而實現(xiàn)對目標(biāo)的連續(xù)追蹤。由于缺乏模型預(yù)判，使得跟蹤的精準(zhǔn)性和實時性都不盡人意。對于機(jī)動目標(biāo)跟蹤來說，大多會涉及非線性、非高斯場景，需要用到性能優(yōu)良的粒子濾波技術(shù)。為此，

2、本文重點研究了蒙特卡洛定位算法和交互式多模型粒子濾波跟蹤技術(shù)，對現(xiàn)有算法進(jìn)行了改進(jìn)，并運(yùn)用到無線傳感與激勵網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)對運(yùn)動目標(biāo)的定位跟蹤。
　　首先，本文對基于粒子濾波的WSN和WSAN定位跟蹤技術(shù)研究現(xiàn)狀進(jìn)行了詳細(xì)的分析和總結(jié)，介紹了粒子濾波的基本算法及其改進(jìn)算法，為后面粒子濾波算法的改進(jìn)和運(yùn)用奠定了理論基礎(chǔ)。
　　其次，介紹了基于無線傳感與激勵網(wǎng)絡(luò)的Monte Carlo定位算法的基本原理，并闡述了MCL算法的具體實現(xiàn)步驟

3、。從定位精度角度考慮，研究了一種改進(jìn)的蒙特卡洛定位算法。通過仿真及分析，驗證了改進(jìn)算法的有效性。
　　再次，對交互式多模型卡爾曼濾波算法和交互式多模型粒子濾波算法進(jìn)行了分析。針對IMMPF算法存在的兩個不足之處，研究了一種基于遺傳和變速粒子濾波的交互式多模型目標(biāo)跟蹤算法，通過仿真對改進(jìn)算法的有效性進(jìn)行了驗證。
　　然后，討論了基于無線傳感與激勵網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)跟蹤技術(shù)，建立了無線傳感與激勵網(wǎng)絡(luò)跟蹤模型。將第四章提出的改進(jìn)算法應(yīng)用于