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摘要:
对传感器网络下的机动目标跟踪问题提出一种分布式传感器节点动态分簇、协同跟踪算法.通过在线优化目标跟踪的性能函数和通讯代价,自适应地选择节点并动态分簇,通过多传感器节点的协同感知以及信息融合提高了跟踪精度.由于问题的非线性和传感器节点的随机性,本文基于粒子滤波器在线预测和估计目标状态的概率分布,使用混合高斯粒子滤波器以及选择最短路径用于传感器节点之间的信息交换节约了通讯能量,通过一种有效的粒子方法逼近目标状态的预测方差以实现传感器节点的最优选择.仿真结果表明,与IDSQ算法相比较,本文提出的动态分簇算法实现了对机动目标的高精度跟踪.
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文献信息
篇名 传感器网络下机动目标动态协同跟踪算法
来源期刊 自动化学报 学科 工学
关键词 传感器网络 传感器协同 Bayes推理 粒子滤波
年,卷(期) 2007,(10) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 1029-1035
页数 7页 分类号 TP273
字数 6981字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 潘泉 西北工业大学自动化学院 544 9437 45.0 77.0
2 邢科义 西安交通大学系统工程研究所机械制造系统工程国家重点实验室 11 153 6.0 11.0
3 施坤林 西安机电信息技术研究所机电工程与控制国家重点实验室 18 368 11.0 18.0
4 杨小军 西安交通大学系统工程研究所机械制造系统工程国家重点实验室 4 81 4.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
传感器网络
传感器协同
Bayes推理
粒子滤波
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
自动化学报
月刊
0254-4156
11-2109/TP
大16开
北京市海淀区中关村东路95号(北京2728信箱)
2-180
1963
chi
出版文献量(篇)
4124
总下载数(次)
26
总被引数(次)
120705
相关基金
中国博士后科学基金
英文译名:China Postdoctoral Science Foundation
官方网址:http://www.chinapostdoctor.org.cn/index.asp
项目类型:
学科类型:
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导