基于动态分簇的矿井WSNs目标跟踪定位技术研究

无线传感器网络(WSNs)定位技术是传感器网络的重要支撑技术.现有的目标定位技术如RSSI、三边定位以及加权质心算法等,较多考虑的是平面网络或是如何提高定位精度问题,带来了较大的能耗.充分考虑了WSNs能耗有限的特点,提出了一种基于动态分簇的目标定位技术.该技术算法给出了基于簇结构的网络形成的算法思想,簇首以及簇成员节点的选取原则.基于动态簇的传感器网络的定位技术分为网络初始化、动态簇跟踪目标和簇的重组3个阶段.通过实验仿真,证明了簇组建成功概率与权值关系,以及不同运动场景和节点布置密度情况下与标跟踪的精度关系.该算法降低了网络能量开销,提高了定位精度,适合矿井传感器网络应用.     

基于粒子滤波的移动物体定位和追踪算法

提出一种基于粒子滤波的目标定位算法PFTL(particle filter based target localization)以及一种基于网络覆盖问题的节点组织策略SAC(sampling aware tracking cluster formation).PFTL 的基本思想是,采用一系列带权粒子(weighted particles)来预测移动物体位置的后验分布空间,每个新时刻根据传感器的测量数据来权衡和定位目标.PFTL 通过引入误差容忍(error tolerant)的方式来存储和发送目标位置数据,使汇聚点关于物体位置信息的数据误差在一个可控的范围内,进而极大地减少网络通信负荷.SAC基于传感器采样离散化的特点来制订数据融合策略,并以最大化覆盖物体运动轨的方式动态地选取节点和进行节点簇的有效组织.模拟实验结果表明,与现有的几种定位算法和追踪协议相比,结合PFTL 算法和SAC 策略能够以较小的代价取得更好的定位效果和网络负载均衡,进而延长网络寿命.     

基于无线传感器网络的同时定位与跟踪

研究无线传感器网络在位置信息不确定时,同时定位无线传感器网络节点并跟踪移动目标。利用RSSI测量节点对之间的距离,多维定标技术根据距离矩阵完成传感器网络的初始定位。估计与更新阶段提出了压缩EKF滤波确定传感器节点位置和目标位置。仿真结果显示:算法在较低的网络覆盖率下有较高的定位和跟踪准确度,在初始定位误差为5m时,节点和跟踪误差均小于3m,特别是在长距离的跟踪任务中有很好的精度和实时性。     

基于KLD采样的自适应粒子滤波目标跟踪算法

标准粒子滤波算法用于无线传感器网络运动目标跟踪时,非高斯噪声环境会降低其跟踪精度和计算效率。针对该问题,结合多传感器测量模型和Kullback-Leibler距离(KLD)采样方法,提出一种自适应粒子滤波算法。在满足预设阈值条件时,引入补偿函数对重要性概率密度函数(IPDF)进行迭代更新,同时利用具有自适应退火参数的模拟退火算法使粒子快速接近高似然区域。在此基础上,结合KLD采样动态调整粒子规模,在保证跟踪精度的同时减少运算量。仿真结果表明,与KLD-PF算法相比,该算法的IPDF分布接近真实后验概率密度分布,跟踪精度较高,能够在不同参数的非高斯噪声下进行有效跟踪。     

WMSN目标跟踪的改进粒子滤波算法

分析了无线移动传感器网络中目标的跟踪原理,研究了基本粒子滤波算法的主要技术。对基本粒子滤波的重要性函数和重采样技术进行改进后,给出了一种提高基本粒子滤波算法跟踪精度的方法。通过仿真比较可以看出改进粒子滤波算法有较好的跟踪精度。在无线移动传感器网络中强调跟踪精度的场合,改进的粒子滤波算法会有更好的跟踪效果。     

基于移动节点的无线传感器网络定位算法

节点定位技术是无线传感器网络应用的重要支撑技术之一,为了提高定位算法的准确性,提出了一种基于移动目标节点的两步定位算法。该算法利用一个移动目标节点遍历整个网络,并周期性地广播包含自身当前位置的信息。而传感器节点的自身定位过程则可用基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的目标跟踪方法实现。由于所用的目标状态模型和量测模型有一定的不确定性,所以先选取不共线的3个拥有RSSI测距能力的目标节点信息,利用Euclidean定位法提高滤波的初始位置精度,从而改善定位效果。通过仿真、分析和比较该目标节点在多种移动轨迹情况下的定位误差,这种两步定位法可以改善对目标节点移动轨迹的特殊要求的限制,能取得较好的定位精度,而且更适合于实际情况。     

基于预测的动态分簇目标跟踪算法

在保证高跟踪准确度的基础上,降低节点的能耗,延长网络的寿命是目标跟踪的核心问题。为此,提出了一种基于预测的动态分簇目标跟踪算法Pre-DC。该算法首先建立动态的簇结构,然后利用粒子滤波算法实现簇对目标的跟踪,最后根据预测误差大小动态地更新簇结构。这样不仅降低了跟踪簇的能量消耗,同时也提高了跟踪精确度。仿真结果表明,算法在参与跟踪节点较少的情况下,能获得很好的目标跟踪精度。     

基于改进粒子滤波器的WSNs目标跟踪算法

提出了一种适用于无线传感器网络(WSNs)的目标跟踪算法,该算法基于改进型粒子滤波器(PF),根据当前的预测值优化PF的方向值,从而保证精确地预测到目标的移动方向;修改了目标突发变化引起的粒子滤波器预测误差,能够很好地跟踪目标移动过程中的异常、突发的移动变化.仿真结果表明:该目标跟踪算法采用新的粒子滤波器之后,可以获得...     

基于粒子滤波的分布式目标跟踪算法

根据无线传感器网络分布式目标跟踪的特性,提出一种改进粒子滤波算法。将簇内各节点最新的观测数据用极大似然估计法得到目标的状态信息,该信息作为参考分布更换粒子滤波部分粒子,引入模糊推理的数据融合方法为各个节点滤波结果分配不同权值,通过加权平均法得到目标的状态信息。仿真实验表明该算法能有效提高目标跟踪的精度。     

基于自适应抗差滤波的WSNs节点跟踪算法

针对无线传感器网络定位误差大、有色噪声影响严重等问题,提出一种基于自适应抗差Kalman滤波的无线传感器网络节点跟踪算法.先采用直线拟合削弱初始点位观测值的横向误差,然后通过构造自适应因子和等价权函数来控制未知有色噪声和观测值粗差的影响,并利用观测环境构造可信度因子干预滤波计算.在低速、高速运动模型下,分别以直线运动和...     

改进粒子滤波的无线传感器网络目标跟踪算法

针对粒子滤波(PF)重采样后造成的粒子枯竭现象的问题,提出了一种基于改进重采样的粒子滤波无线传感器网络目标跟踪算法.该算法避免了残差重采样算法中的残留粒子重采样问题,减少了计算时间;通过产生新的粒子,增加了粒子的多样性,从而改善了粒子枯竭现象.仿真实验结果表明:改进重采样的粒子滤波算法提高了目标跟踪精度,降低了跟踪误差.     

一种基于迭代投票的无线传感器网络安全定位算法

绝大多数的定位算法都是基于信标节点的坐标信息计算未知节点的坐标信息,因此,信标节点的可信性至关重要.无线传感器网络在敌对环境中易受攻击,由此提出了一种安全定位算法.在算法中,节点间无需坐标交换,可直接迭代投票选出可信的信标节点进行定位,并通过仿真验证算法有效性.     

基于RSSI校正的无线传感器网络定位算法

为了使接收信号强度指示（RSSI）的测量误差对节点定位精度的影响程度达到最小化,提出一种基于RSSI高斯加权校正的质心定位算法.首先通过高斯函数滤去偏差较大的RSSI值,然后再对余下的RSSI值加权计算得到优化的RSSI测量值,并利用测量到的RSSI值计算出锚节点与未知节点之间的距离,然后根据计算出的距离对锚节点坐标加权,并通过质心定位算法求出未知节点的位置坐标.仿真实验表明：该算法相比基于RSSI的质心定位算法,定位覆盖率提升3％～6％,平均定位误差至少减少4％,是一种定位精度更高的算法.     

无线传感器网络中一种基于连通性的非测距定位算法

针对传统非基于测距的定位算法仅用二进制数评估连接与否而没有基于单纯的连通性导致定位误差增加的问题,基于1跳内相邻节点间距离的远近关系,提出了一种调整特征距离(CSD)算法.作为一个透明的支撑层,只需较少额外成本.仿真实验表明:嵌入CSD后的定位算法可以有效提高定位精度.     

基于无线传感器网络的战场目标跟踪

基于无线传感器网络,对目标定位跟踪应用进行了研究。在对目标定位跟踪时,如何既保证跟踪精度又能有效降低能量消耗,针对这个问题,提出了一种简便的加权坐标质心定位方法,通过对目标的定位,给出了一种基于测量信息的跟踪方法,方法实现简单。性能分析表明:提出的定位跟踪方法能有效地降低能量消耗,延长节点和网络寿命,基本可以满足战场目标跟踪需求。     

一种新的三维无线传感器网络节点定位算法

在测距的基础上,提出一种基于三角几何运算的无线传感器网络节点定位算法。该算法利用与未知节点相关的一边两角,通过空间三角几何运算,实现对未知节点的定位。对该算法的性能进行分析,并在此基础上提出一些改进的措施。仿真结果表明:该算法可以达到较高的定位精度,能够满足三维空间中对未知节点的定位需求。     

基于概率阈值通信感知的WSNs目标跟踪算法

针对移动Sink节点目标跟踪定位时间长,能耗大等问题,提出基于概率阈值通信感知的WSNs目标跟踪算法。采用离散数据传输方式,并定义目标信息传输概率阈值来确定是否将节点当前位置信息由传感器节点传输到Sink节点。若当前位置信息不传输到Sink节点中,则使用最近一次通报的目标位置信息进行目标定位。然后开启目标周围相关传感器节点来有效降低算法数据传输量,并保持足够的定位精度。仿真结果显示：该方法比预测跟踪算法降低数据传输量87%左右,比动态目标跟踪算法降低跟踪时间33.7%左右。     

大规模带状无线传感器网络节点定位算法

针对基于三峡库区水环境监测的大规模带状无线传感器网络(WSNs),将博弈理论和优化算法应用于节点定位问题的研究,建立节点定位优化算法模型,分析模型的基本原理、可行性和具体实现方法.通过对不同分布状态网络进行定位仿真实验,测试该算法对正方形、带状、条形随机分布传感网络定位效果,实验结果表明了算法的可行性和高效性.该算法在不增加硬件开销情况下,能够提高定位精度和节点覆盖率,且收敛速度快.     

基于正六边形区域划分的无线传感器网络动态目标跟踪

针对无线传感器网络(WSNs)目标跟踪应用中的跟踪精度与能耗问题,提出一种能量均衡消耗的目标跟踪协同算法.该算法以正六边形网格作为分簇模型,能动态地唤醒无线传感器网络中合适的簇对目标状态进行估计.同时引入了虚拟簇头的概念用于优化簇头选举策略.仿真分析表明:所提出的算法与簇内集中式算法相比不仅具有相当的估计性能,并能有效降低对簇头节点的性能要求.除此之外,通过自适应动态簇头选举策略,有效地均衡了各簇中节点能量消耗,提高了系统的健壮性.