无线传感器网络移动目标跟踪算法的设计与实现

发布时间：2017-09-09 00:41

  本文关键词：无线传感器网络移动目标跟踪算法的设计与实现

  更多相关文章： 目标跟踪 随机游走 网络寿命 聚合 网格 顺/逆时钟

【摘要】：移动目标跟踪是WSNs中一个重要的功能。本文首先针对WSNs能源有效、传感器节点计算能力有限的需求设计了一个基于加权质心的移动目标跟踪算法。首先采用随机游走的思想模拟目标的随机运动,建立移动目标轨迹模型。在此基础上设计了基于一步和基于两步的目标轨迹预测算法。其次,本文采用二进制传感器和睡眠调度机制以减少网络内能量消耗。该机制使得处于目标周围的传感器节点工作而其他节点睡眠。为了保证跟踪的及时性,根据轨迹预测节点提前唤醒工作节点。再次,根据二进制传感器节点反馈结果采用质心定位和加权质心定位方法确定目标位置。最后通过大量实验验证了本文提出算法的有效性,并分析和各参数设置对算法性能的影响。接下来,本文研究了传感器网络中的能量有效的移动目标跟踪问题。本文首先定义了一个基于网格的网络模型,该模型使处于网格顶点附近的节点工作、其它的节点睡眠以节省能量。其次,分析了目标出现位置与单个网格的关系,针对每种位置关系给出了一个适用的定位算法。在此基础上,本文设计了一个基于两阶段聚合的移动目标定位算法,对单个网格内定位结果进行优化。再次,本文提出了一个基于顺/逆时钟机制的最短路径选择算法传输目标定位的结果,保证最小化参与传输的节点数目。最后,本文通过大量的实验验证了所提出算法在能源节省、跟踪质量方面的优越效果。
【关键词】：目标跟踪 随机游走 网络寿命 聚合 网格 顺/逆时钟
【学位授予单位】：黑龙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP212.9;TN929.5
【目录】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-7
• 第1章 绪论7-17
• 1.1 无线传感器网络移动目标跟踪技术概述7-8
• 1.1.1 无线传感器网络移动目标跟踪技术研究背景7
• 1.1.2 无线传感器网络移动目标跟踪技术研究意义7-8
• 1.2 无线传感器网络移动目标跟踪算法的国内外研究现状8-13
• 1.2.1 无线传感器网络研究与发展8-12
• 1.2.2 移动目标定位跟踪技术的研究与发展12-13
• 1.3 本文主要研究内容13-15
• 1.3.1 本文主要研究问题13-15
• 1.3.2 本文主要研究成果15
• 1.4 本文章节安排15-17
• 第2章 课题研究基础知识17-26
• 2.1 无线传感器网络17-21
• 2.1.1 普通网络模型17
• 2.1.2 TTDD网络模型17-21
• 2.2 移动目标跟踪技术21-25
• 2.1.1 基本目标定位技术21-22
• 2.1.2 DIS定位方法22-25
• 2.3 本章小结25-26
• 第3章 基于加权质心的移动目标跟踪算法26-39
• 3.1 模型定义26-27
• 3.1.1 网络模型26-27
• 3.1.2 目标轨迹模型27
• 3.2 移动目标跟踪过程27-34
• 3.2.1 移动目标发现27-29
• 3.2.2 移动目标定位29-32
• 3.2.3 移动目标轨迹预测32-34
• 3.3 实验与分析34-37
• 3.3.1 实验设置34
• 3.3.2 实验结果及分析34-37
• 3.4 本章小结37-39
• 第4章 基于两阶段聚合的移动目标跟踪算法39-54
• 4.1 网络模型39-40
• 4.2 简单的目标跟踪算法40-47
• 4.2.1 预备知识40-42
• 4.2.2 目标探测42-43
• 4.2.3 目标定位43-44
• 4.2.4 最短路径选择算法44-47
• 4.3 实验和性能评估47-53
• 4.3.1 节点能耗分析47-49
• 4.3.2 实验设置49
• 4.3.3 定位实验结果及分析49-53
• 4.4 本章小结53-54
• 结论54-55
• 参考文献55-62
• 致谢62-64
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文64-65

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 金忠;一种多目标跟踪算法[J];南京理工大学学报(自然科学版);1985年S1期

2 龚萍;张辉;毛征;张庆龙;孔文超;;融合局部熵二维熵的空中目标跟踪算法研究[J];国外电子测量技术;2014年01期

3 马奔,史忠科,皮燕妮;成像目标跟踪算法分析[J];西安电子科技大学学报;2005年03期

4 孙中森;孙俊喜;宋建中;乔双;;一种抗遮挡的运动目标跟踪算法[J];光学精密工程;2007年02期

5 陈爱华;孟勃;朱明;王艳华;;多模式融合的目标跟踪算法[J];光学精密工程;2009年01期

6 牛长锋;刘玉树;;融合多特征的粒子滤波目标跟踪算法[J];华中科技大学学报(自然科学版);2010年01期

7 蔡荣太;吴元昊;王明佳;吴庆祥;;视频目标跟踪算法综述[J];电视技术;2010年12期

8 佟国峰;蒋昭炎;谷久宏;庞晓磊;;基于随机蕨丛的长期目标跟踪算法[J];东北大学学报(自然科学版);2013年01期

9 曹晓丽;李明;邢玉娟;谭萍;;几种自动目标跟踪算法的比较研究[J];硅谷;2013年02期

10 王鲁平,李飚,胡敏露;一种基于多传感器数据融合的目标跟踪算法[J];红外与激光工程;2004年02期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 徐炳吉;;一种多站联合目标跟踪算法[A];数学及其应用文集——中南模糊数学和系统分会第三届年会论文集（上卷）[C];1995年

2 杜方芳;刘士荣;邱雪娜;;一种改进的粒子滤波目标跟踪算法[A];PCC2009—第20届中国过程控制会议论文集[C];2009年

3 付晓薇;方康玲;李曦;;一种基于特征的多目标跟踪算法[A];2003年中国智能自动化会议论文集（下册）[C];2003年

4 许伟村;赵清杰;;一种基于粒子滤波的多目标跟踪算法[A];2011年中国智能自动化学术会议论文集（第一分册）[C];2011年

5 李军;张华;单梁;;一种基于Mean shift和粒子滤波的综合目标跟踪算法[A];2009年中国智能自动化会议论文集（第七分册）[南京理工大学学报（增刊）][C];2009年

6 肖敬若;胡伏原;郑江滨;张艳宁;;一种有效的多目标跟踪算法[A];第十二届全国信号处理学术年会（CCSP-2005）论文集[C];2005年

7 郑黎义;陈兴无;王磊;李正东;;红外/雷达双传感器融合目标跟踪算法[A];中国工程物理研究院科技年报（2005）[C];2005年

8 张震宇;王立松;;基于粒子滤波的传感器目标跟踪算法[A];2008年中国高校通信类院系学术研讨会论文集（上册）[C];2009年

9 王亚楠;陈杰;甘明刚;;基于差分进化的改进粒子滤波目标跟踪算法[A];中国自动化学会控制理论专业委员会C卷[C];2011年

10 张涛;费树岷;胡刚;;基于多特征信息自适应融合的视频目标跟踪算法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 胡子军;基于随机有限集的雷达多目标跟踪算法研究[D];西安电子科技大学;2015年

2 王保宪;复杂背景下的视频目标跟踪算法研究[D];北京理工大学;2016年

3 张雷;复杂场景下实时目标跟踪算法及实现技术研究[D];中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所);2016年

4 王晶晶;复杂拥挤环境下协同视频监控中目标跟踪算法研究[D];中国科学技术大学;2016年

5 田浩;基于核函数的目标跟踪算法研究[D];长安大学;2016年

6 卢建国;基于粒子滤波的视频目标跟踪算法研究[D];北京邮电大学;2011年

7 冯巍;分布式多视角目标跟踪算法研究[D];复旦大学;2011年

8 王书朋;视频目标跟踪算法研究[D];西安电子科技大学;2009年

9 刘晴;基于区域特征的目标跟踪算法研究[D];北京理工大学;2014年

10 邱雪娜;基于视觉的运动目标跟踪算法及其在移动机器人中的应用[D];华东理工大学;2011年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 张健;形变目标跟踪算法的研究与实现[D];辽宁大学;2015年

2 张巧丽;基于LabVIEW的运动目标跟踪算法研究与实现[D];陕西科技大学;2015年

3 闫俊强;基于图像的空中目标跟踪算法研究[D];中北大学;2016年

4 陈萍;视觉目标跟踪算法研究[D];东南大学;2015年

5 吕国宏;视频中运动目标跟踪算法及其改进策略研究[D];中北大学;2016年

6 江梦茜;复杂条件下的扩展/群目标跟踪算法研究[D];西安工程大学;2016年

7 赵璐璐;基于相关滤波的目标跟踪算法研究[D];北方工业大学;2016年

8 鲍丙计;基于粒子滤波的视频目标跟踪算法研究[D];安徽大学;2016年

9 蒋小莉;基于压缩粒子滤波的改进目标跟踪算法研究[D];安徽大学;2016年

10 徐少飞;基于循环核矩阵的自适应目标跟踪算法研究[D];安徽大学;2016年

，

本文编号：817281