动态簇目标跟踪算法
本文关键词:动态簇目标跟踪算法 出处:《小型微型计算机系统》2017年01期 论文类型:期刊论文
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【摘要】:目标跟踪是无线传感器网络一项具有大量应用的重要技术,针对无线传感器网络目标跟踪中精度和能耗的问题不能均衡,提出一种动态簇目标跟踪算法.当目标进入监测区域内,传感器节点感知到目标,为了尽可能减少参与跟踪的节点数目,采用建立动态簇结构来跟踪移动目标,然后利用果蝇优化算法对粒子滤波算法的重要性采样进行优化,并预测目标下一时刻位置,最后根据预测的目标位置信息与簇头的位置信息,按照簇头更新规则,判断是否需要更换簇头.仿真结果表明,提出的目标跟踪算法在满足跟踪精度的前提下,减少能耗,延长网络寿命.
[Abstract]:Target tracking is an important technology in wireless sensor networks which has a large number of applications. The accuracy and energy consumption of target tracking in wireless sensor networks can not be balanced. A dynamic cluster target tracking algorithm is proposed. In order to minimize the number of nodes involved in tracking sensor nodes perceive the target when the target enters the monitoring area. In order to minimize the number of nodes involved in the tracking the dynamic cluster structure is used to track moving targets. Then the importance sampling of particle filter algorithm is optimized by Drosophila optimization algorithm, and the location of target next time is predicted. Finally, according to the predicted target position information and cluster head position information. The simulation results show that the proposed target tracking algorithm can reduce the energy consumption and prolong the network life under the premise of satisfying the tracking accuracy.
【作者单位】: 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室;
【基金】:国家自然科学基金项目(61373126)资助 江苏省自然科学基金项目(BK20131107)资助
【分类号】:TP212.9;TN929.5
【正文快照】: 1引言无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)涉及电子信息,无线传感技术,计算机网络等多个学科,广泛应用于国防军事、环境监测、医疗卫生、反恐抗灾等领域,而目标跟踪是无线传感器网络一项具有大量应用的重要技术[1].由于传感器受通信距离短、能量有限等资源的限制,所
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3 潘文超;;应用果蝇优化算法优化广义回归神经网络进行企业经营绩效评估[J];太原理工大学学报(社会科学版);2011年04期
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,本文编号:1440777
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