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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。 相似文献
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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。 相似文献
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在雷达组网系统的多目标跟踪过程中,当目标数量过多时,由于传感器资源不足,无法使用传统传感器的管理方法进行资源分配,且运算时间过长,不满足工程实际需求。针对以上问题,提出了一种新的多传感器多目标跟踪任务快速分配算法,该算法将跟踪目标个数和跟踪目标精度作为优化目标,首先按照设定的分配准则对传感器进行一次分配,最大化跟踪目标个数;然后利用一种基于传感器排序的启发式传感器分配方法进行二次分配,通过控制跟踪目标的协方差水平,使目标的跟踪精度尽量接近期望值。仿真结果表明,该算法能够在较短的时间内对多传感器进行有效快速地分配,既跟踪了更多的目标,又达到了期望目标的跟踪精度,并且在一定程度上控制资源消耗,减少系统的总耗能。 相似文献
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针对地面机动目标跟踪过程中的多传感器管理问题展开了研究,设计了一种基于跟踪精度控制的多传感器多目标分配方法。首先,在考虑目标与目标之间、目标与传感器之间和传感器与传感器之间等的多种约束条件下运用基于协方差控制的思想建立了多传感器多目标分配问题的优化模型;接着将等价伪量测的异步融合算法与IMM算法结合,计算各目标在不同融合周期的跟踪精度估计值;最后,以目标的跟踪精度需求为出发点,结合蚁群算法的思想,设计了一种求解所建立的多传感器多目标分配问题的优化模型的算法。仿真结果表明:该管理方法能在确保跟踪精度需求的前提下,根据对各目标跟踪任务的重要程度,合理地调度传感器资源。 相似文献
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雷达组网系统中,当进行多目标连续性跟踪时,传统跟踪方法过多关注多传感器之间的跟踪精度和切换率,而轻视跟踪的连续性,无法满足现有连续性跟踪工程需求。因此,提出了一种新的基于跟踪连续性的多传感器多跟踪任务资源管理算法,该算法分为两个优化过程,第1次优化过程尽量保证跟踪目标个数的最大化,第2次优化过程中提出了一种用于衡量目标跟踪连续性的优化指标,基于该指标,提出了一种快速的传感器资源管理算法。仿真结果表明,该算法能够在较短的时间内对多传感器进行有效的快速分配,既跟踪了更多的目标,又保持了跟踪的连续性。 相似文献
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二进制无线传感器网络目标定位解析算法初步研究 总被引:5,自引:3,他引:2
针对二进制传感器网络目标定位跟踪问题,提出一种利用传感器位置信息和目标穿过传感器探测区域的时间信息进行解算的解析算法,并对该算法进行了仿真验证。仿真结果表明,相对于目前最常用的线性拟和算法,该算法具有对目标经过的传感器数量要求低、解算精度高等优点。 相似文献
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对二进制检测传感器网络的解析目标跟踪算法进行了研究,提出了一种改进的解析目标跟踪算法.改进算法与原算法相比,不需要外推判断目标的相关运动参数,而是在目标通过3个以上传感器节点时,一次性地确定目标的速度和直线运动轨迹,易于实现.仿真实验表明:该算法能够较精确地解算出目标的运动参数,适用于部署稀疏、节点采样时间间隔较大、节... 相似文献
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针对传统的基于协方差控制的传感器管理算法使用全遍历方法所造成的计算量大,以及传感器切换频繁的问题,提出了一种基于改进协方差控制的传感器管理算法。该算法在每一时刻首先判断前一时刻所用传感器组是否能够满足目标跟踪需求,以滤波协方差与期望协方差的偏差作为参考,结合量纲变换和特征值求取,为协方差偏差矩阵经过量纲变换后得到的量纲一致阵的所有特征值设定一个精度阈值,然后判断滤波协方差是否满足期望,从而决定是否维持当前选择的传感器组。在目标作匀速、匀加速、协同转弯等多种场景下进行了算法性能测试分析,仿真结果表明,该算法不仅在大部分场景下满足目标跟踪精度,而且能够提高传感器管理算法的实时性,同时降低传感器的切换频率。 相似文献
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针对基于多传感器组网进行机动目标跟踪的传感器管理问题,提出了一种基于Rényi信息增量的机动目标协同跟踪算法。首先结合"当前"统计模型和交互式多模型不敏卡尔曼滤波算法设计了一种变结构多模型算法,来进行机动目标的状态估计;然后以Rényi信息增量为评价准则,选择使Rényi信息增量最大的单个传感器进行目标跟踪;最后利用得到的最优加速度估计进行网格划分,更新变结构多模型中的模型集合。在一般机动及强机动场景下进行了算法性能分析,仿真结果表明,该算法能够合理地选择传感器,提高了对机动目标的跟踪精度。 相似文献
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针对杂波环境中的目标检测跟踪问题,提出一种基于随机有限集理论的多传感器目标联合检测跟踪算法。算法将目标状态和量测描述为随机集合,建立考虑目标出现、目标保持、目标消失等情况的目标状态随机有限集模型,以及考虑漏检和虚警的多传感器量测随机有限集模型。将目标的联合检测跟踪问题构建为目标状态集合的贝叶斯最优估计问题,并基于随机有限集理论对该贝叶斯估计算法的递推表达式进行严格理论推导。采用序贯蒙特卡罗技术实现算法的递推滤波。仿真结果验证了该算法的有效性以及算法相对于传统基于数据关联算法的性能优势。 相似文献
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《防务技术》2015,11(4)
To improve the tracking accuracy of hypersonic sliding target in near space,the influence of target hypersonic movement on radar detection and tracking is analyzed,and an IMM tracking algorithm is proposed based on radial velocity compensating and cancellation processing of high dynamic biases under the earth centered earth fixed(ECEF) coordinate.Based on the analysis of effect of target hypersonic movement,a measurement model is constructed to reduce the filter divergence which is caused by the model mismatch.The high dynamic biases due to the target hypersonic movement are approximately compensated through radial velocity estimation to achieve the hypersonic target tracking at low systematic biases in near space.The high dynamic biases are further eliminated by the cancellation processing of different radars,in which the track association problem can be solved when the dynamic biases are low.An IMM algorithm based on constant acceleration(CA),constant turning(CT) and Singer models is used to achieve the hypersonic sliding target tracking in near space.Simulation results show that the target tracking in near space can be achieved more effectively by using the proposed algorithm. 相似文献
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