基于概率假设密度的无线传感器网络多目标跟踪算法
本文选题：概率假设密度滤波 + 无线传感器网络 ； 参考：《计算机测量与控制》2014年10期
【摘要】：针对无线传感器网络多目标跟踪过程中杂波难以去除以及由数据关联复杂带来的计算复杂度高的问题,将概率假设密度滤波器应用于无线传感器网络,以更好地对多目标状态信息进行融合估计;首先,建立簇-树型无线传感器网络模型,并运用随机有限集理论对目标状态模型和传感器观测模型进行描述;然后,根据目标与节点之间的距离设置观测阈值,当传感器节点测量值小于观测阈值时,概率假设密度滤波器将实时对该组测量数据进行处理,从而实现传感器网络对目标状态的联合检测与跟踪;仿真结果表明,在无线传感器网络的多目标跟踪应用中,该算法比粒子滤波算法具有更高的跟踪效率和精度。
[Abstract]:In order to solve the problem that the miscellaneous waves are difficult to remove in the multi-target tracking process and the complexity of computing complexity brought about by the complex data association, the probability hypothesis density filter is applied to the wireless sensor network to better estimate the multi-target state information. First, the cluster tree wireless sensor network model is established. The random finite set theory is used to describe the target state model and the sensor observation model. Then, the observation threshold is set according to the distance between the target and the node. When the sensor node's measurement value is less than the observation threshold, the probability hypothesis density filter will process the measured data in real time so as to realize the sensor network. The joint detection and tracking of the target state, the simulation results show that the algorithm has higher tracking efficiency and precision than the particle filter algorithm in the multi-target tracking application of wireless sensor network.
【作者单位】： 第二炮兵工程大学;
【基金】：陕西省基金基于物联网的车流自动协同导航技术研究(2012K06-45)
【分类号】：TP212.9;TN929.5
【参考文献】
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【共引文献】
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6 余e，
本文编号：1874312
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