传感器网络基于轨迹聚类的多目标跟踪算法

• 作者: 尹旭明 朱敬华 李金宝 柏敬思 王亚珂 王雪
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 对象跟踪 传感器网络 不确定轨迹聚类 马尔科夫模型
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2671-2676
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 5544字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.11.014

摘要

本文重点研究传感器网络中能源高效的多目标跟踪问题.根据轨迹相似性对跟踪目标聚类,利用组对象跟踪实现所有对象的跟踪,能够有效地减少传输能耗,延长网络寿命.由于测量误差、低采样率以及环境干扰,很难获取目标的精确位置,因此轨迹数据存在固有的不确定性.忽略这种不确定性会降低轨迹挖掘质量,从而影响目标跟踪.提出基于不确定性轨迹挖掘的组对象跟踪方法.轨迹挖掘阶段首先为所有跟踪目标建立马尔科夫链模型,然后给出一种新的不确定轨迹相似性的度量,最后给出不确定轨迹聚类算法UTK-means对目标分组.组对象跟踪阶段向基站周期性地更新组中心轨迹的位置.实验结果验证了本文方法具有较高的聚类质量和节能效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李金宝		54	1918	10.0	43.0
5	朱敬华		12	31	3.0	5.0
9	王亚珂		2	3	1.0	1.0
10	尹旭明		2	5	2.0	2.0
11	柏敬思		1	2	1.0	1.0