面向井下改进分布式粒子滤波跟踪算法研究

基于煤矿井下复杂环境,无线传感器网络节点能量有限且易于布放的特点,提出了一种面向煤矿井下改进分布式粒子滤波目标跟踪算法。在动态分簇的基础上利用粒子滤波对目标跟踪。仿真结果表明,与传统分簇算法比较,改进算法可以降低节点的冗余度,降低能耗。同时将改进分簇算法与粒子滤波跟踪算法结合,集中了2种算法的优点,在保证跟踪精度的前提下延长网络的生存周期,且满足煤矿井下的目标跟踪要求。     

隐马尔科夫模型修正的交互多模跟踪算法

针对交互式多模型目标跟踪算法中模型转移概率固定对跟踪精度造成的影响,提出了一种隐马尔科夫模型修正的模型转移概率自适应交互多模跟踪算法。该算法通过对跟踪过程建立隐马尔科夫模型,采用Viterbi 算法求解修正系数,在检测到目标运动发生机动性变化时,将修正系数用于交互式多模型算法以达到实时调整模型转移概率的目的。仿真结果表明,该算法的跟踪结果优于传统的交互式多模型算法,具有很好的稳健性、实时性,有效降低了主观因素对跟踪精度造成的影响。