基于数据融合和PSO的移动目标跟踪方法
针对移动目标跟踪的传感器能量损耗的弊端,提出了以数据融合和粒子群算法(PSO)相结合的移动目标跟踪方法.首先,通过建立不确定传感器感知模型,动态选择传感器父节点,结合PSO对以父节点为中心的一定范围内的所有传感器节点进行局部优化部署;其次,通过D-S证据理论进行数据融合;最后,通过MATLAB平台进行仿真验证.结果表明:在保证有效跟踪的前提下,该方法能最大程度地减少传感器的使用数量以及传感器节点的移动距离,实现减少能量损耗的目的,可为破解传感器的能量损耗难题提供新思路.
PSO、数据融合、目标跟踪、能量损耗
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TP393(计算技术、计算机技术)
2023-11-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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