基于概率假设密度的无线传感器网络多目标跟踪算法

• 作者: 姚二亮 岳亚南 张国良 汤文俊
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 概率假设密度滤波 无线传感器网络 多目标跟踪 随机有限集 粒子滤波
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 算法、设计与应用
• 页码范围: 3263-3266
• 页数: 4页
• 分类号: TP212
• 语种: 中文

摘要

针对无线传感器网络多目标跟踪过程中杂波难以去除以及由数据关联复杂带来的计算复杂度高的问题,将概率假设密度滤波器应用于无线传感器网络,以更好地对多目标状态信息进行融合估计;首先,建立簇-树型无线传感器网络模型,并运用随机有限集理论对目标状态模型和传感器观测模型进行描述;然后,根据目标与节点之间的距离设置观测阈值,当传感器节点测量值小于观测阈值时,概率假设密度滤波器将实时对该组测量数据进行处理,从而实现传感器网络对目标状态的联合检测与跟踪;仿真结果表明,在无线传感器网络的多目标跟踪应用中,该算法比粒子滤波算法具有更高的跟踪效率和精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张国良		80	492	13.0	17.0
2	姚二亮		7	63	5.0	7.0
3	汤文俊		11	111	7.0	10.0
4	岳亚南		3	24	3.0	3.0