无线传感器网络中目标跟踪算法的应用研究

摘要

无线传感器网络覆盖范围广，容错率高，自组织性强，成本低廉，在军事、民用领域等应用广泛。其中，无线传感器网络中目标跟踪算法的研究作为无线传感器网络研究的一个分支，受到了极大的重视，也有很广阔的发展前景。本文分别阐述了无线传感器网络概况及目标跟踪基本理论，研究了无线传感器网络环境下的目标跟踪算法。
　　本文介绍了无线传感器网络中基于测距的定位算法和无需测距的定位算法。对目标跟踪中的数学模型以及滤波估计算法进行了研究，在matlab仿真环境中，分别用常速、常加速、转弯及交互多模对不同运动状态的目标进行仿真，分析比较几种数学模型以及滤波估计算法特点。
　　基于无线传感器网络由电池供电，通信带宽有限等特点，研究无线传感器网络中的目标跟踪算法时，在分析研究传统的动态簇分布式滤波算法的基础上，对动态簇算法进行了两方面改进:当被跟踪的运动目标为变速运动时，唤醒簇的面积取决于目标运动速度，当目标处于低速运动状态，动态簇唤醒较小的范围，减少了处于活跃状态的节点个数，减少了网络能耗。对动态簇算法改进之二是根据簇内节点对目标跟踪的精度自适应地调整动态簇内需要相互通信的节点个数，由于节点间传输数据时，消耗的能量是所有节点状态中最大的，所以该算法的改进减少了整个网络的能量消耗，延长了网络寿命，同时，网络内通信量减少也在一定程度上解决了无线传感器网络带宽有限可能带来的通信阻塞等问题。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 课题研究的背景及意义

1．2 目标跟踪问题研究现状

1．3 无线传感器网络研究现状

1．4 本文主要研究内容

1．5 论文章节安排

第二章 无线传感器网络定位算法

2．1 无线传感器网络定位概述

2．1．1 无线传感器网络中定位算法的基本概念

2．1．2 无线传感器网络定位算法的评价标准

2．2 定位算法

2．2．1 基于测距定位算法

2．2．2 无需测距定位算法

2．3 测距算法

2．3．1 基于TOA的测距算法

2．3．2 基于TDOA的测距算法

2．3．3 基于RSSI的测距算法

2．4 定位算法仿真分析

2．4．1 DV-hop定位算法仿真分析

2．4．2 极大似然估计算法与三边法仿真比较

2．4．3 基于RSSI测距的极大似然估计算法仿真分析

2．5 本章小结

第三章 目标跟踪算法

3．1 机动目标跟踪模型

3．1．1 机动目标数学模型

3．1．2 CV／CA模型

3．1．3 CT模型

3．1．4 交互多模型IMM

3．2 滤波估计算法

3．2．1 卡尔曼滤波算法

3．2．2 扩展卡尔曼滤波算法

3．2．3 粒子滤波算法

3．3 仿真分析

3．3．1 CV／CA模型对运动目标的仿真分析

3．3．2 交互多模型算法与CV模型对运动目标的仿真比较分析

3．3．3 扩展卡尔曼滤波算法与粒子滤波算法对运动目标的仿真分析

3．4 本章小结

第四章 无线传感器网络的动态簇算法研究

4．1 相关研究背景

4．2 动态簇确定算法

4．2．1 问题描述

4．2．2 动态簇确定算法

4．2．3 交互多模型卡尔曼滤波算法

4．3 簇头节点竞争

4．4 改进的动态簇自适应确定算法

4．5 仿真分析

4．6 本章小结

第五章 无线传感器网络中的目标跟踪

5．1 相关研究背景

5．2 问题描述

5．3 传统的分布式跟踪算法

5．4 改进的跟踪精度自适应的分布式跟踪算法

5．5 仿真分析

5．6 本章小结

第六章 总结与展望

参考文献

致谢

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