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文檔簡介
1、無線傳感器網(wǎng)絡(luò),也稱感知網(wǎng),是一種由大量體形小、成本低,具有通信能力的傳感器通過adhoc方式形成的網(wǎng)絡(luò)。其能夠?qū)崟r獲取、分析、融合周邊環(huán)境信息,反饋給后臺用戶,在環(huán)境監(jiān)測、設(shè)備管理、公共安全、醫(yī)療和軍事應(yīng)用等方面有著廣泛的用途。其中目標(biāo)跟蹤研究是一個很重要的應(yīng)用研究分支,在野生動物追蹤、智能交通、戰(zhàn)場監(jiān)控等應(yīng)用中作用舉足輕重。本文在改進(jìn)已有單目標(biāo)跟蹤算法的基礎(chǔ)上,提出了一種感知網(wǎng)多目標(biāo)的跟蹤框架。
首先針對高信噪比環(huán)境特點,
2、提出了一種新的“距離-量測”定位算法。算法通過對先期目標(biāo)信息的存儲和節(jié)點感知區(qū)域的劃分,對定位精度和計算復(fù)雜度以及可靠性進(jìn)行折中,在滿足需要的條件下,提高了定位效率。
如何節(jié)省節(jié)點能耗,是感知網(wǎng)目標(biāo)跟蹤研究的一個重點問題。本文基于目標(biāo)動向預(yù)測跟蹤簇算法,對動態(tài)簇簇首的產(chǎn)生機(jī)制進(jìn)行改進(jìn),提出了“太子簇首-異常-競爭”算法。算法首先根據(jù)歷史預(yù)測結(jié)果對節(jié)點進(jìn)行分類,然后根據(jù)分類結(jié)果預(yù)定最合適的節(jié)點作為下一定位時刻的簇首,從而摒棄以往
3、算法中多節(jié)點競爭或選舉的簇首產(chǎn)生機(jī)制,減少信號發(fā)送,從而節(jié)省了能量。
多目標(biāo)環(huán)境下,目標(biāo)間距離由遠(yuǎn)及近,其對節(jié)點的共同影響程度將隨之增大,從而產(chǎn)生多目標(biāo)的信號關(guān)聯(lián)問題。本文通過對目標(biāo)間遠(yuǎn)近距離的場景分析建立多目標(biāo)跟蹤框架。即“遠(yuǎn)距離單目標(biāo)精確跟蹤-稀疏多目標(biāo)類精確跟蹤和密集多目標(biāo)集群跟蹤”。
多目標(biāo)類精確跟蹤針對稀疏多目標(biāo)情況下問題分析,對單目標(biāo)的“太子簇首-異常-競爭”跟蹤算法進(jìn)行修正。加入時間戳機(jī)制,根據(jù)預(yù)測信息
4、對節(jié)點量測進(jìn)行分解,從而實現(xiàn)目標(biāo)的量測信號關(guān)聯(lián),對每個目標(biāo)區(qū)分跟蹤。
多目標(biāo)集群跟蹤將所有目標(biāo)視為一個整體。本文通過對集群簇的形成、定位、持續(xù)、合并和分解的條件及具體過程的分析,描述了集群跟蹤算法的整體框架以及類精確跟蹤與集群跟蹤的相互轉(zhuǎn)換過程。
最后,設(shè)計和實現(xiàn)了基于Mica2平臺的原型系統(tǒng)和仿真系統(tǒng)。原型系統(tǒng)用于目標(biāo)定位算法和單目標(biāo)“太子簇首-異常-競爭”跟蹤算法的可行性驗證;仿真系統(tǒng)驗證多目標(biāo)類精確跟蹤和集群跟
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