基于自适应SR-CKF的序贯式WSNs目标跟踪算法

• 作者: 陈孟元
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 无线传感器网络 簇头 容积卡尔曼滤波 平方根滤波 目标跟踪
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 传感器信号处理
• 页码范围: 1220-1225
• 页数: 6页
• 分类号: TP393|TN92A
• 字数: 4322字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2017.08.016

摘要

针对无线传感器网络(WSNs)动态目标跟踪问题,即通过对传感器获取的动态系统状态进行估计,预测目标的位置.提出一种基于自适应平方根容积卡尔曼(SR-CKF)的序贯式WSNs动态目标跟踪算法.该算法在运算过程中直接传递目标状态均值和协方差矩阵的平方根因子,降低了计算的复杂度.将目标跟踪过程序贯式地分配到动态簇集的每一个节点上,减小了无线通信过程中碰撞和干扰现象的发生,降低了节点通信和计算负担.针对不良观测信息,基于新息协方差匹配原理,建立了自适应SR-CKF,提高了整个系统的鲁棒性.实验仿真结果表明,本文提出的基于自适应SR-CKF的序贯式WSNs目标跟踪算法有效的提高了跟踪的精度和稳定性并且减小了传感器节点间通信的能量损耗.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈孟元	安徽工程大学安徽省电气传动与控制重点实验室	87	626	12.0	21.0