基于分布式EM算法的目标跟踪
发布时间：2022-10-28 22:09
无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSN）是由一组能够感知和监测环境的小型无线传感器组合而成,是一种能够通过互相协作通信获取目标实时运动状态的传感网络系统。它的应用已经从军事领域扩展到医疗、教育、交通、环境监测等众多领域,为社会的发展做出了巨大的贡献。但是目前在WSN中存在传感器节点能量、通信带宽等资源的限制,同时在目标定位跟踪过程中无线传感网络的能量消耗80%源于无线传感器节点之间的互相通信。因此大型无线传感器网络中采取有效的通信策略降低传感器节点的通信量,有效的数据处理方式来提高工作效率,延长整个网络的使用寿命具有非常重要的意义。在目标的监测与跟踪过程中,监测区域内的所有传感器节点彼此之间通过信息的交流与传递来提高目标跟踪精度,但是节点的能量消耗非常大。因此使用基于粒子滤波的分布式EM（Expectation Maximization期望最大化）算法进行目标跟踪非常合适,该方式不但能够有效的进行目标跟踪任务,同时也能够降低传感器节点的通信量,延长整个网络的使用寿命。目标跟踪的前提是进行目标定位,在进行目标定位时采用基于高斯混合的集中式EM算法进行目标...
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 引言
1.2 无线传感网络简介
1.2.1 无线传感器网络的特征
1.2.2 无线传感器网络的独有特性
1.2.3 传感器节点的综合性能的限制
1.3 WSN的体系结构
1.4 论文的主要工作与组织结构
第二章 基于高斯混合的集中式EM算法目标定位
2.1 引言
2.2 经典目标定位算法概述
2.2.1 基于测距的目标定位算法
2.2.2 基于非测距的目标定位算法
2.3 基于高斯混合的集中式EM算法的目标定位
2.3.1 简述高斯混合模型
2.3.2 基于高斯混合的集中式EM算法
2.3.3 基于高斯混合的集中式EM算法思想
2.3.4 基于高斯混合的集中式EM算法流程
2.4 实验仿真与分析
2.5 本章小结
第三章 粒子滤波器
3.1 引言
3.2 粒子滤波的基本原理
3.3 序贯重要性采样
3.4 重采样原理
3.5 粒子滤波算法流程
3.5.1 粒子滤波在目标跟踪中的仿真
3.6 本章小结
第四章 基于分布式EM算法的目标跟踪
4.1 引言
4.2 两种基于分布式EM算法的概述
4.2.1 基于增量策略的节点通信思路
4.2.2 基于一致性策略的节点通信思路
4.3 基于粒子滤波器的分布式EM算法的目标跟踪
4.3.1 基于分簇网格与一致性滤波器相结合通信思路
4.3.2 基于分簇网格与一致性滤波器相结合的分布式EM算法通信思路
4.3.3 基于分簇网格与一致性滤波器相结合的分布式EM算法步骤
4.3.4 基于粒子滤波的分布式EM算法（PF-DEM）的目标跟踪操作流程
4.4 目标的运动模型和传感器的节点观测模型
4.5 实验仿真与分析
4.5.1 基于PF-DEM算法的目标跟踪的仿真比较
4.5.2 基于PF-DEM算法仿真综合比较
4.6 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于动态遮挡阈值的多视角多目标协作追踪[J]. 周良毅,王智,王营冠. 计算机研究与发展. 2014(04)
[2]基于条件后验克拉美–罗下界的目标跟踪传感器管理[J]. 杨小军,马祥,宋青松,邢科义. 控制理论与应用. 2013(05)
[3]改进的DV-Hop定位算法研究[J]. 冯江,朱强,吴春春. 计算机工程. 2012(19)
[4]基于节点串联式组网结构的无线传感器网络研究[J]. 王六森,谢屈波,夏定纯. 软件导刊. 2010(05)
[5]无线传感器网络中一种分布式声源定位方法[J]. 贾子熙,吴成东,张云洲,纪鹏. 系统仿真学报. 2009(20)
[6]无线传感器网络增强的质心定位算法及性能分析[J]. 李兆斌,魏占祯,徐凤麟. 传感技术学报. 2009(04)
[7]基于移动信标的无线传感器网络节点定位[J]. 陈娟,李长庚,宁新鲜. 传感技术学报. 2009(01)
[8]一种半径自适应成簇多跳传感器网络路由算法[J]. 李长庚,谭鹏飞. 信息与控制. 2008(06)
[9]无线传感器网络动态节点选择优化策略[J]. 王晟,王雪,毕道伟. 计算机研究与发展. 2008(01)
硕士论文
[1]分布式声源定位与跟踪算法研究[D]. 施爱春.复旦大学 2011
本文编号：3697376
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 引言
1.2 无线传感网络简介
1.2.1 无线传感器网络的特征
1.2.2 无线传感器网络的独有特性
1.2.3 传感器节点的综合性能的限制
1.3 WSN的体系结构
1.4 论文的主要工作与组织结构
第二章 基于高斯混合的集中式EM算法目标定位
2.1 引言
2.2 经典目标定位算法概述
2.2.1 基于测距的目标定位算法
2.2.2 基于非测距的目标定位算法
2.3 基于高斯混合的集中式EM算法的目标定位
2.3.1 简述高斯混合模型
2.3.2 基于高斯混合的集中式EM算法
2.3.3 基于高斯混合的集中式EM算法思想
2.3.4 基于高斯混合的集中式EM算法流程
2.4 实验仿真与分析
2.5 本章小结
第三章 粒子滤波器
3.1 引言
3.2 粒子滤波的基本原理
3.3 序贯重要性采样
3.4 重采样原理
3.5 粒子滤波算法流程
3.5.1 粒子滤波在目标跟踪中的仿真
3.6 本章小结
第四章 基于分布式EM算法的目标跟踪
4.1 引言
4.2 两种基于分布式EM算法的概述
4.2.1 基于增量策略的节点通信思路
4.2.2 基于一致性策略的节点通信思路
4.3 基于粒子滤波器的分布式EM算法的目标跟踪
4.3.1 基于分簇网格与一致性滤波器相结合通信思路
4.3.2 基于分簇网格与一致性滤波器相结合的分布式EM算法通信思路
4.3.3 基于分簇网格与一致性滤波器相结合的分布式EM算法步骤
4.3.4 基于粒子滤波的分布式EM算法（PF-DEM）的目标跟踪操作流程
4.4 目标的运动模型和传感器的节点观测模型
4.5 实验仿真与分析
4.5.1 基于PF-DEM算法的目标跟踪的仿真比较
4.5.2 基于PF-DEM算法仿真综合比较
4.6 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于动态遮挡阈值的多视角多目标协作追踪[J]. 周良毅,王智,王营冠. 计算机研究与发展. 2014(04)
[2]基于条件后验克拉美–罗下界的目标跟踪传感器管理[J]. 杨小军,马祥,宋青松,邢科义. 控制理论与应用. 2013(05)
[3]改进的DV-Hop定位算法研究[J]. 冯江,朱强,吴春春. 计算机工程. 2012(19)
[4]基于节点串联式组网结构的无线传感器网络研究[J]. 王六森,谢屈波,夏定纯. 软件导刊. 2010(05)
[5]无线传感器网络中一种分布式声源定位方法[J]. 贾子熙,吴成东,张云洲,纪鹏. 系统仿真学报. 2009(20)
[6]无线传感器网络增强的质心定位算法及性能分析[J]. 李兆斌,魏占祯,徐凤麟. 传感技术学报. 2009(04)
[7]基于移动信标的无线传感器网络节点定位[J]. 陈娟,李长庚,宁新鲜. 传感技术学报. 2009(01)
[8]一种半径自适应成簇多跳传感器网络路由算法[J]. 李长庚,谭鹏飞. 信息与控制. 2008(06)
[9]无线传感器网络动态节点选择优化策略[J]. 王晟,王雪,毕道伟. 计算机研究与发展. 2008(01)
硕士论文
[1]分布式声源定位与跟踪算法研究[D]. 施爱春.复旦大学 2011
本文编号：3697376
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/xinxigongchenglunwen/3697376.html
