發(fā)布時(shí)間：2018-04-18 14:56

  本文選題：非合作目標(biāo)跟蹤 + 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)　； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2014年10期

【摘要】：針對(duì)非合作目標(biāo)跟蹤問(wèn)題,為解決無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)有限帶寬和相關(guān)噪聲造成的精度影響,在集中式融合框架下提出了三種基于量化信息的目標(biāo)跟蹤算法。首先,局部傳感器節(jié)點(diǎn)采用自適應(yīng)的量化策略將觀(guān)測(cè)值量化成消息,并發(fā)送到融合中心;然后,融合中心利用狀態(tài)方程恒等變換和Cholesky分解技術(shù)解除任意噪聲的相關(guān)性;最后,引入強(qiáng)跟蹤濾波技術(shù)、矩陣求逆引理和順序?yàn)V波技術(shù)設(shè)計(jì)融合方法。幾個(gè)仿真實(shí)驗(yàn)表明,三種新方法的估計(jì)精度完全等價(jià),新算法還具備應(yīng)對(duì)目標(biāo)狀態(tài)突變等不確定因素的能力,增強(qiáng)了算法的魯棒性。
[Abstract]:Aiming at the problem of non-cooperative target tracking, in order to solve the precision influence caused by limited bandwidth and correlated noise in wireless sensor networks, three target tracking algorithms based on quantization information are proposed in the framework of centralized fusion.First, the local sensor node quantizes the observations into messages by adaptive quantization strategy and sends them to the fusion center. Then, the fusion center uses the state equation identity transform and Cholesky decomposition to remove the correlation of arbitrary noise.Strong tracking filtering, matrix inverse Lemma and sequential filtering are introduced to design the fusion method.Several simulation experiments show that the estimation accuracy of the three new methods is completely equivalent, and the new algorithm also has the ability to deal with uncertain factors such as the sudden change of the target state, which enhances the robustness of the algorithm.
【作者單位】： 浙江大學(xué)教育學(xué)院;寧波工程學(xué)院電子與信息工程學(xué)院;杭州電子科技大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;杭州電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61172133,61002018,61273075) 浙江省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(Q14F030009) 高等學(xué)校訪(fǎng)問(wèn)學(xué)者專(zhuān)業(yè)發(fā)展資助項(xiàng)目(FX2013157)
【分類(lèi)號(hào)】：TP212.9;TN929.5

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1768844