基于轨迹预测的无线传感网目标跟踪技术研究

发布时间：2021-01-15 00:51

　　目标跟踪技术是无线传感器网络中的重要研究领域。由于目标跟踪系统的规模大、能耗多、应用广泛等特点,许多学者在研究目标跟踪精度的同时,致力于寻找最合适的网络构建模型、最准确的轨迹预测线路和最优的系统能量消耗策略。为了提高系统的跟踪精度、降低网络时延、减少系统的能耗开销,本文提出了一种基于轨迹预测的能量有效的无线传感网目标跟踪技术（ETTA,A Type of Energy-efficient Target Tracking Approach based on Prediction in Sensor Networks）,具体内容如下:首先,针对不规则的目标跟踪区域,本文对无线传感器网络以“网格”的形式进行了合理划分,并将网络内的节点按照合理的规则划分成簇,采用簇内节点协作的方式对目标进行精确定位、轨迹预测及实时跟踪;同时,本文设计了合理的节点睡眠调度策略,使未参与跟踪的节点能主动进入休眠状态,从而降低了网络能耗,延长了网络的生命周期。接着,通过对经典的RSSI和APIT技术的改进,本文提出了一个在节点稀疏区域也能做到精确定位的定位算法;为了提高目标跟踪系统的鲁棒性和容错性,本文在网络边界节... 

【文章来源】：南京邮电大学江苏省

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

基于树状网络模型的节点协作方式

并通过粒子滤波器（PF，ParticleFilter）预测目标的位置和运动了一种新颖高效的目标跟踪聚类选择方法，此算法能够通过相机激地跟踪多个目标；Bhatti等人[43]提出了一种基于簇状的目标跟踪机制在网络首次部署时构建静态簇，每个簇的大小和簇成员是固定的，点之间正常旋转。因此，此机制可以更合理地分配网络内所有节点用目标跟踪的一般状态演化模型来描述没有传感器精确位置信息的式方法相比，该算法减少了系统能耗和通信带宽；类似地，Enayet 等簇状的目标跟踪机制，其中簇头负责与簇内成员协作并通过簇内成目标的位置，实验结果表明该机制可以最大限度地减少传感器节点的络中睡眠节点的数量；Fu等人[46]则提出了一种高效的目标跟踪簇头婪的在线决策方法来动态地选择簇成员，同时为了平衡无线摄像机ireless Camera Sensor Network）中的跟踪精度和能耗，这种贪婪的在摄像机节点的能量有限性问题。

学和动力学是经典力学的两个分支，运动学主要描述目标运动，而不而动力学则研究目标运动与其原因之间的关系。人[47]曾提出过一个基于预测的目标跟踪系统下的节点睡眠调度机制个基于预测的目标跟踪系统中节能方案（PESS, Prediction-based 此方案只需使用简单的模型即可预测目标的下一个位置，而无需考虑Turgut D 等人[49]则通过线性预测器来预测目标的下一个位置，在该预位置和当前位置都被考虑在内，但是此方法的前提是目标的移动必须移动；此外，Taqi 等人[50]提出了一种基于动态预测的目标跟踪算法，要通过计算目标运动的偏航率和侧向力来预测目标下一步可能转向的型则允许制定相应的跟踪算法来估计最佳状态矢量值，它可以在每个状态值，利用当前状态预测未来状态。Hsua 等人[51]就是通过卡尔曼滤跟踪移动目标；无独有偶，Wang等人[52]提出了一种动态的目标跟踪的卡尔曼滤波器方法对目标进行轨迹预测。


本文编号：2977886