基于最优探测的移动代理WSN目标跟踪算法

针对典型声学传感器构成的WSN(Wireless Sensor Network,无线传感器网络),提出了一种基于最优探测的移动代理WSN目标跟踪算法,通过移动代理采集当前时刻最优探测结果的节点数据集合,利用三边定位法对目标位置进行估计,根据卡尔曼滤波估计目标下一时刻位置和节点剩余能量条件,确定移动代理后续迁移节点。仿真结果表明提出的算法能够有效对WSN中目标进行跟踪,且误差较小。     

基于移动代理的目标跟踪WSN体系结构设计

在目标跟踪WSN网络中,引入移动代理技术,选择性地访问传感器节点和融合数据,能极大地提高WSN网络的性能。提出了一种基于移动代理的WSN目标跟踪网络体系结构,对网络中的移动代理进行了分类,定义了各类移动代理的功能和结构,建立了基于移动代理的目标跟踪工作流程。最后通过仿真实验,验证了随着网络节点数量的增加,提出的目标跟踪WSN结构的与传统的C/S模式目标跟踪WSN结构相比,单位负载量等性能指标上具有较大的优势。     

无线传感器网络中多传感器动态自适应调度算法

无线传感器网络中,目标跟踪往往通过节点之间的协作完成。在无迹变换卡尔曼滤波基础上,提出一种多传感器动态自适应调度算法进行目标跟踪。该方法根据预测跟踪精度来确定采样间隔,然后基于特定的检测概率,为下一时刻选择一组传感器,形成一个临时工作组,并指定某一个传感器作为中心节点进行数据融合。仿真结果证明了该算法能有效提高跟踪精度和可靠性。     

基于改进自适应聚类的无线传感器目标跟踪算法

针对无线传感器网络目标跟踪中跟踪精度与传感器节能问题进行研究,提出基于预测的簇头自适应聚类算法,该算法采用动态聚类算法,通过考虑传感器节点剩余能量、节点到汇聚的距离和节点到运动目标的距离3个参数,最大限度地减少簇头与基站间的远程通信,节约网络能量,延长网络寿命,降低目标漏失概率,加入预测机制,采用线性预测的方法预测跟踪...     

基于IMM-UKF的分层航迹融合算法

为提高对机动目标的跟踪精度,通过对目标跟踪和航迹融合算法进行研究,提出了一种基于IMM-UKF的分层航迹融合算法。基于交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMM-UKF)算法给出了各局部节点的航迹估计方法,在此基础上,结合各局部估计值构造了系统先验统计量,实现了利用分层航迹融合算法对多个局部节点估计值的融合。仿真结果表明,该算法在实现机动目标自适应跟踪的同时,有效提高了目标跟踪精度,增强了跟踪系统的稳定性。     

基于自适应动态分簇的二元传感器网络目标跟踪算法

针对二元传感器网络的目标跟踪问题,提出了一种通过设置簇内传感器节点数目门限自适应地调整簇的激活半径、利用少量被激活的节点进行跟踪的方法,并利用一种改进的分布式粒子滤波算法进行目标位置估计以减少粒子数和计算量。仿真结果表明:与传统的IDSQ算法相比,所提出的算法能够在保证一定跟踪精度的基础上,有效降低网络的能量消耗,提高网络寿命。     

扩展卡尔曼滤波的有向传感器网络移动目标跟踪算法

针对传感器网络中跟踪目标需要大量的节点协同工作,还需要实时处理和传输大量数据,提出一种基于扩展卡尔曼滤波的有向传感器网络目标跟踪算法(EK-MTDC),重点研究了传感器网络中的扇区数量对节点间数据传输与目标跟踪精度的影响,根据对目标状态的分析,通过压缩参与监测的节点个数,选择激活网络中节点相交区域内的节点对跟踪目标进行监测。仿真结果表明,该算法能在不降低跟踪效果的前提下,降低网络能耗,延长其使用寿命。     

基于IMM-RUASFF的网络化目标跟踪算法

针对目前网络化目标跟踪算法存在实时性差、精度低等问题进行了研究。首先,基于网络信息共享需求,建立了网络探测节点的目标跟踪模型;其次,网络探测节点目标跟踪需求和实战要求发现目标经常是有多种运动状态并存,而单一模型的滤波器不能满足对机动目标跟踪性能的要求,采用了基于交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)的有反馈实时更新的异步状态融合算法。最后,针对多个探测节点目标跟踪的状态融合估计问题,提出了一种有反馈实时更新的异步状态融合算法,通过仿真验证了算法的有效性。     

用于目标跟踪无线传感器网络的动态分簇算法

针对跟踪精度和网络能耗的问题,提出了一种用于目标跟踪无线传感器网络的基于预测的动态分簇算法.把目标运动过程看作是高斯马尔可夫过程,根据目标历史轨迹,估计下一时刻位置坐标和运动速度,然后基于估计结果优化选择分簇的簇头和簇成员,形成一个动态分簇来实现目标跟踪.仿真结果表明:该算法使目标跟踪有较好的跟踪精度,能有效均衡网络能耗,延长网络寿命.     

用于机动目标跟踪的联合IMM Viterbi数据关联算法

针对低检测概率、重杂波环境下的机动目标跟踪问题,提出一种联合交互式多模型Viterbi数据关联(C-IMM-VDA)机动目标跟踪算法.该算法利用各模式下的滤波器的量测预测、量测预测协方差及模式概率构造一个统一的综合波门,排除不可能的路径转移,减少到达一个目的节点的源节点的个数.机动目标仿真结果表明,与IMM-VDA(交互式多模型Viterbi数据关联)算法相比,C-IMM-VDA算法在大大减小计算量的同时,降低了航迹失跟率,提高了航迹平均跟踪精度.     

基于IMM-UKF的网络化作战目标跟踪算法

针对网络化作战中单探测节点对机动目标的运动模型不确定性导致滤波精度低,为提高目标跟踪的稳定性和精确性,提出了多节点探测跟踪算法。基于网络体系中信息的共享需求,建立网络探测节点的目标跟踪模型;通过网络探测节点目标跟踪需求和实战要求发现目标经常有多种运动状态并存现象,而单一模型的滤波器不能满足对机动目标跟踪性能的要求。因此,探测节点采用了基于交互式多模型(IMM)的无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行状态估计,融合中心将各节点发送的目标状态估计融合后进行状态估计,有效地降低了目标机动造成的模型误差,提高了跟踪性能。仿真结果表明,所提出的算法提高了网络节点对机动目标的跟踪精度,并且收敛速度快,有较强的鲁棒性和实用性。     

基于粒子群算法的WSN多目标跟踪能量均衡算法

为了满足无线传感网络下多目标跟踪对于跟踪精度与网络寿命的需求,提出一种基于粒子群算法和势均衡多目标多伯努利滤波（cardinality balanced multi-target multi-bernoulli filter,CBMeMBer）的多目标跟踪能量均衡算法。算法通过粒子群算法计算网络能量中心,围绕能量中心形成传感器簇从而改善网络结构,在CBMeMBer滤波的基础上,借助Cauchy-Schwarz散度作为评价函数优化传感器节点量测更新顺序,以保证多目标跟踪精度。通过仿真结果证明算法在多目标跟踪精度与网络能量均衡性上的优势。     

节点能量均衡和区域重要程度的WSN节点配置算法

提出了一种基于节点能量均衡和区域重要程度的WSN节点配置算法(BEID).该算法将节点的剩余能量作为权重因子,同时考虑不同区域的重要程度,利用加权的Voronoi图确定节点的唤醒概率,从而来确定节点的工作状态.由于考虑了监测区域的重要程度对所属节点的唤醒概率的影响,从而大大加快了探测目标的效率.同时将节点的剩余能量作为权重因子,又在一定程度上使节点的能耗尽可能的趋于均衡.仿真结果表明该算法是有效的.     

移动摄像下的目标跟踪算法

移动摄像下的目标跟踪,可能由于摄像机的移动和复杂背景,出现目标模型变化较大,目标相对运动速度较快,背景遮挡等问题,对算法的实时性和鲁棒性要求更高。提出了一种组合二帧差分法、均值漂移算法(Mean Shift)和卡尔曼滤波(Kalman filtering)的跟踪算法。该算法首先设计了基于加速稳健特征匹配算法(SURF)的二帧差分法消除摄像机移动的不良影响,然后由卡尔曼滤波给出目标的预测位置,并以此为中心,初始化Mean Shift算法进行目标跟踪。此方法提高了空中武器装备稳定跟踪和打击坦克等地面目标的能力,为反坦克等军事领域提供了新的改进方向。实验结果表明,在移动摄像下,该算法较几种传统的跟踪方法都具有更好的跟踪性能。     

密集回波环境下的一种交互式多模型算法

利用神经网络算法对基于机动目标“当前”统计模型的均值和方差自适应滤波算法进行修改 ,提高该算法的性能 ;然后与匀速模型交互作用 ,利用概率数据关联处理密集回波环境下机动目标的跟踪问题 ,这样既保持了对强机动目标的跟踪性能 ,同时又提高了对弱机动目标的跟踪精度。仿真结果证明该算法确为一种非常有效的方法     

基于强化学习的移动自组织网络分步路由算法*

移动自组织网络是一种无基础设施、由移动通信节点组成的无线网络,具有高度的动态特性。传统的路由协议并不能适应节点移动性带来的频繁拓扑变化,简单的洪泛路由也会因开销过大降低网络的性能。针对如何在移动自组织网络中自适应地进行路由选择,提出了一种基于强化学习的分步路由选择算法。该算法以最小链路总往返时延为目标,基于强化学习进行路由搜寻,在筛选出符合目标需求节点集合的基础上,结合置信度选择路由。在链路变得不可靠时,数据包被广播给筛选出的邻居节点集来提升路由可靠性并降低开销。对提出的算法在分组到达率和路由开销等主要性能指标进行数值仿真分析,仿真结果表明,提出的分步路由算法相比于基于强化学习的智能鲁棒路由,在降低开销的同时,保持着相当的吞吐率。     

基于RSSI线性回归分析的无线传感器网络定位方法

在无线传感器网络（WSN）定位应用中,针对接收信号强度指示（RSSI）容易受到环境的影响不能实现准确测距的问题,提出了一种基于RSSI线性回归分析的定位方法。该方法通过信号衰减模型和线性回归理论相结合,修正实际环境下每个锚节点的测距模型,同时利用相关系数和剩余标准差对测距模型进行评估,制定出更加合理的定位策略。实验表明,采用修正的测距模型和新的定位策略,使得节点定位精度明显提高。     

无人飞行器Ad Hoc网络中容错节点移动控制算法

针对无人飞行器Ad Hoc网络的容错设计需求,基于UAV节点的可控移动特性,提出了一种基于强化边启发的节点移动控制算法.首先采用文化基因算法对给定通信网络对应的拓扑图进行搜索,求解使图获取顶点2 -连通属性所需新增的最小成本强化边组合.以强化边为启发,将连接的节点移动到彼此通信范围内来实现强化边,同时以这些节点为leader,采用基于一致性算法的leader-follower控制算法移动其他关联节点,使变化后的网络为顶点2-连通,从而实现网络容错.仿真实验结果表明算法的可行性与有效性,节点总的移动距离少于用于对比的块移动算法和紧缩算法.     

一种改进的基于交互式模型的机动目标跟踪算法

针对传统的以匀速(CV)或匀加速(CA)运动作为目标运动模型的卡尔曼跟踪滤波器的计算量大及跟踪精度低的固有缺陷,提出了一种基于CV和CA的交互式卡尔曼滤波模型的机动目标跟踪算法,该算法能在保持直线运动跟踪精度不变的前提下,使做曲线运动的目标的跟踪精度逼近做直线运动的目标的跟踪精度。并将CV和CA模型混合起来进行仿真估计,系统仿真结果表明该算法提高了系统的跟踪精度。     

一种用于二进制检测传感器网络的目标跟踪协议

为了实现二进制检测传感器网络对目标的协作跟踪,提出了一种基于节点角色分配的目标跟踪协议.该协议设计了4种节点角色:普通节点、过渡节点、定位节点和协作节点,并对各节点角色的行为和节点角色的调整进行了规定,使得扮演不同角色的节点能够协调起来,形成一定的跟踪结构对目标进行协作定位.最后,采用OMNeT++模拟器对协议进行了仿...