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为了实现一定比例错误测量下的目标跟踪,构造了节点与目标的简化模型;在粒子滤波基础上,采用贝叶斯估计获得先验概率;利用前一时刻的位置、速度估计和估计因子,得到每一个在探测范围内的节点到目标的最远和最近距离;再结合节点本身的测量值计算每一粒子相应的权值,然后加权得到范围内节点测量值的可靠性集合,从该集合中选择可靠的测量值作为跟踪估计依据.根据不同的权值计算方法,分为节点关联选择策略和二进制节点选择策略.仿真结果表明：在目标运动速度〈3m/s和错误测量概率〉0.1的情况下,采用节点关联选择策略的RBMCDA算法的跟踪精度优于单纯选择3个较大RSSI值的RBMCDA算法至少1倍. 相似文献
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离散二进制入侵杂草算法 总被引：2，自引：0，他引：2
在继承入侵杂草优化（IWO）算法特性的基础上,提出了一种可用于解决离散空间组合优化问题的二进制入侵杂草优化（BIWO）算法.该算法保留了IWO算法的正态空间扩散特性,设计了一个扩散范围到扩散概率的映射函数,以概率的形式决定二进制杂草比特位的取值.选取连续空间的4个经典函数和离散空间的背包问题,对BIWO算法进行测试,结... 相似文献
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提出了一种新的基于声震传感网的机动目标跟踪算法,即在Rao-Blackwellized蒙特卡洛数据关联（RBMCDA）算法基础上,引入代价函数,根据代价函数的可信度和误差偏离度实时在线更新测量噪声模型参数.仿真结果表明：相比于RBMCDA算法,该算法不依赖于观测噪声的精确建模,在节点频繁切换情况下仍具有很好的自适应性;... 相似文献
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