基于性能边界和量化数据的WSN目标跟踪传感器选择算法

发布时间：2018-03-14 02:16

  本文选题：传感器网络　切入点：后验克拉美-罗下界　出处：《电子学报》2014年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：对能量和带宽受限的无线传感器网络下的目标跟踪问题,基于量化的观测数据和条件后验克拉美-罗下界提出一种传感器选择方法.为了节约网络能量和带宽,对传感器接收到的观测数据进行量化压缩,推导了传感器量化数据下目标状态估计的条件后验克拉美-罗下界,将其作为传感器选择和优化的准则,并且利用粒子滤波器给出一种条件后验克拉美-罗下界的近似计算方法.与基于无条件后验克拉美-罗下界和互信息的传感器选择方法进行了对比仿真,结果表明了条件后验克拉美-罗下界作为传感器选择准则的有效性以及对跟踪性能的改进.
[Abstract]:For the target tracking problem in wireless sensor networks with limited energy and bandwidth, a sensor selection method is proposed based on the quantized observation data and conditional posteriori Cramey-Row lower bound. In order to save network energy and bandwidth, a sensor selection method is proposed. The quantization compression of the observed data received by the sensor is carried out, and the condition of the target state estimation under the sensor quantization data is deduced, which is regarded as the criteria for the selection and optimization of the sensor. An approximate calculation method of conditional posterior crumme-Luo lower bound is given by using particle filter, and compared with the sensor selection method based on unconditional posterior crummey-Luo lower bound and mutual information. The results show the effectiveness of the conditional posteriori crumme- Luo lower bound as the sensor selection criterion and the improvement of tracking performance.
【作者单位】： 长安大学信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.60975028) 中国博士后科学基金(No.2013M540725) 中央高校基本科研业务费专项资金(No.2013G3242008) 陕西省科学技术研究发展计划项目(No.2014K05-26)
【分类号】：TP212.9;TN929.5

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1609151