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摘要:
针对现有无线传感器网络目标跟踪算法中粒子滤波存在的粒子退化和样本贫化缺陷,提出一种改进的粒子滤波目标跟踪算法.通过采用集合卡尔曼方法获取目标状态的建议分布函数,利用集合的形式估计目标状态,同时结合最新观测数据不断修正分布函数,使跟踪精度大大提高;在重采样阶段引入人工鱼群算法优化粒子分布状况,使粒子更贴近真实值,增加了有效粒子数目,使粒子多样性得到增强,改善了粒子贫化问题.仿真结果表明,改进算法在跟踪精度、稳定性以及可靠性上均优于传统的目标跟踪算法.
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文献信息
篇名 基于改进粒子滤波的无线传感器网络目标跟踪算法
来源期刊 南京邮电大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 粒子滤波 无线传感器网络 目标跟踪 集合卡尔曼滤波 人工鱼群
年,卷(期) 2017,(5) 所属期刊栏目 通信与电子
研究方向 页码范围 1-6
页数 6页 分类号 TN92|TP301
字数 4891字 语种 中文
DOI 10.14132/j.cnki.1673-5439.2017.05.001
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 邬春明 东北电力大学信息工程学院 57 292 9.0 13.0
2 王艳娇 东北电力大学信息工程学院 14 69 5.0 7.0
3 宫皓泉 东北电力大学信息工程学院 1 5 1.0 1.0
4 赵星翰 1 5 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
粒子滤波
无线传感器网络
目标跟踪
集合卡尔曼滤波
人工鱼群
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
南京邮电大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-5439
32-1772/TN
大16开
南京市亚芳新城区文苑路9号
1960
chi
出版文献量(篇)
2234
总下载数(次)
13
总被引数(次)
14649
相关基金
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
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