传感器网络中基于压缩感知的压缩域目标跟踪算法研究与应用

发布时间：2017-09-25 04:04

  本文关键词：传感器网络中基于压缩感知的压缩域目标跟踪算法研究与应用

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【摘要】：复杂环境下传感器网络目标跟踪,存在跟踪准确性与算法复杂性这对矛盾,需要考虑准确性、通信和计算能耗之间的折中。针对此问题,研究传感器网络中基于压缩感知的压缩域目标跟踪和压缩域数据融合,并提出了用稀疏的测量矩阵对haarlike特征压缩,压缩域特征送入朴素贝叶斯分类器,在压缩域直接实现目标跟踪的算法。然后通过配置传感器网络以生成多个层次类型不同的簇结构,压缩后的数据在网络中传输,并在各层簇头实现压缩域下的数据融合。该算法通过稀疏测量矩阵压缩表征原始图像信息和分类器的自我学习更新,提高了对压缩域目标特征分类的准确性,在复杂环境下有更好的鲁棒性。而压缩域直接进行目标跟踪,不需要重构图像,也减少了网络运算量和数据传输量。通过仿真实验和标准数据库测试对比以及在机器人足球赛实验平台中的应用表明,该算法在跟踪准确性,数据传输量及传输能耗上均有优势。
【作者单位】： 浙江大学信息与电子工程学院;
【关键词】： 压缩感知 传感器网络目标跟踪 压缩域 数据融合
【基金】：浙江省自然科学基金(J20130411) 浙江省高等教育课堂教学改革项目(KG2015005) 传染病诊治国家重点实验室开放基金(2014KF06) 国家科技重大专项基金(2013ZX03005013)资助项目
【分类号】：TP391.41;TP212.9
【正文快照】： 1引言传感器网络目标跟踪技术越来越受重视[1],视频信息的处理和融合给目标跟踪算法带来了资源采集、数据计算和信息传输上的瓶颈。当前的研究重点[2]集中在分簇式与分布式跟踪架构,在目标位置预测中,应用较广泛的是分布式粒子滤波技术和数据融合算法。分布式粒子滤波的研究热

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本文编号：915240