基于动态生成树和改进不敏卡尔曼滤波的传感器网络目标跟踪算法研究

摘要：

针对在传感器网络目标跟踪的实际应用中,节点感知的数据与目标真实状态之间通常呈现非线性的特点,提出了一种基于改进不敏卡尔曼滤波的传感器网络目标跟踪算法.通过引入粒子群技术对不敏卡尔曼滤波中δ采样点的分布和收敛速度进行优化,使得δ采样点的分布更加接近目标的真实状态,以提高目标跟踪精度.同时,构建了一个随目标移动而动态生成的树形结构作为算法的执行平台.仿真结果表明,采用动态生成树作为算法执行平台提高了节点资源的利用率,降低了网络能耗,采用粒子群优化后的不敏卡尔曼滤波提高了目标跟踪精度,减少了算法运行时间.

关键词：目标跟踪、改进不敏卡尔曼滤波、粒子群优化、动态生成树

所属期刊栏目：36

分类号：TP393;TH701(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61273072;浙江省环保科技计划2013A034;浙江省安全生产科技计划2013A1006

在线出版日期：2015-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：415-421