一种分解式模糊聚类粒子滤波的WSN多目标跟踪方法

• 作者: 刘林 刘美 高欢萍
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 无线传感器网络(WSN) 多目标跟踪 粒子滤波 模糊聚类
• 年，卷（期）: 2010,（10）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 2312-2316
• 页数: 5页
• 分类号: TN914.5
• 字数: 3820字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1815.2010.10.008

摘要

针对无线传感器网络环境下的多目标跟踪时近相距和轨迹交叉目标容易出现目标丢失和跟踪混淆的问题,提出一种分解式模糊聚类粒子滤波(DFCM-RPF)的多目标跟踪方法.把多传感器数据融合和多目标跟踪问题分解为单传感器数据融合和单目标跟踪问题,先对传感器节点量测用基于跟踪门限算法去除杂波,在各传感器节点的观测空间分别建立模糊聚类算法进行数据关联并最优融合,然后用正则化粒子滤波预测目标状态.仿真表明,DFCM-RPF算法与原FCM多目标跟踪方法相比,航迹关联正确率由85%提高到100%,目标预测位置的RMSE由4.437 7 m下降到1.307 3 m, DFCM-RPF算法体现了较好的跟踪性能, 并集数据关联、数据融合和目标跟踪于一体,大大降低WSN多目标跟踪问题的复杂性和计算量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘美	茂名学院计算机与电子信息学院	23	63	4.0	6.0
2	高欢萍	茂名学院计算机与电子信息学院	3	4	1.0	1.0
6	刘林	茂名学院计算机与电子信息学院	1	2	1.0	1.0