基于粒子群优化和M-H抽样粒子滤波的传感器网络目标跟踪方法

摘要：

针对实际应用条件下传感器节点的观测数据与目标动态参数间呈现为非线性关系的特性，提出了一种基于粒子群优化和 M-H 抽样粒子滤波的传感器网络目标跟踪方法。该方法采用分布式结构，在动态网络拓扑结构下，由粒子群优化和M-H抽样技术实现滤波中的重抽样过程，抑制粒子退化现象，并通过粒子间共享历史信息，降低单个粒子历史状态间的相关性使各粒子能快速收敛至最优分布，从而实现高精度的目标跟踪效果。仿真结果表明，相比现有的基于信息粒子滤波和并行粒子滤波技术的传感器网络目标跟踪方法，所提出的方法能降低网络总能耗，同时保证目标跟踪的精度。

关键词：粒子群优化、metropolis-hasting抽样、粒子滤波、目标跟踪

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61273072；浙江省自然科学基金资助项目Y1100054, Y1111220；浙江省环保科技计划基金资助项目2013A034；浙江省安全生产科技计划基金资助项目2013A1006；杭州市科技局科技计划基金资助项目20120433B40@@@@ The National Natural Science Foundation of China61273072;The Natural Science Foundation of Zhejiang ProvinceY1100054, Y1111220;The Environmental Protection Plan of Zhejiang Province2013A034;The Safety Science and Technology Plan of Zhejiang Province2013A1006;The Science and Technology Program of Science and Technology Department of Hangzhou20120433B40

在线出版日期：2013-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：8-17