WSNs中基于通用回归神经网络的目标跟踪算法

• 作者: 张红军 辛守庭
• 来源期刊: 太赫兹科学与电子信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 移动目标跟踪 通用回归神经网络 接收信号强度指示 卡尔曼滤波 根均方误差
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 探测制导、测控通信与电子对抗
• 页码范围: 404-408
• 页数: 5页
• 分类号: TN92
• 字数: 2810字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11805/TKYDA2019323

摘要

基于接收信号强度指示(RSSI)的移动目标定位和跟踪常采用三边或角度测量定位技术.尽管该技术简单,易实施,但由于RSSI值与距离间的非线性关系,它们容易导致较大的定位误差.通用回归神经网络(GRNN)能够快速训练稀疏数据集.提出基于GRNN的移动目标跟踪(GMTT)算法,该算法依据GRNN处理RSSI与目标位置间的非线性关系,利用卡尔曼滤波(KF)修正目标位置.仿真实验结果表明,相比于RSSI+KF,GMTT算法可以有效地降低目标定位的根均方误差.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张红军	安阳学院计算机学院	9	6	1.0	2.0
2	辛守庭	安阳学院计算机学院	4	3	1.0	1.0