基于傳感器網(wǎng)絡(luò)的目標跟蹤應(yīng)用算法的研究和改進.pdf

1、傳感器及其網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展使得基于它們的新的應(yīng)用越來越多地涌現(xiàn)出來,動態(tài)目標跟蹤就是其中很有前途的應(yīng)用之一.它對于自然科學(xué)里面很多學(xué)科的研究,野生動植物研究以及軍事情報收集等領(lǐng)域的方法更新及效率改善都具有十分重大的意義.在這些應(yīng)用中準確地掌握各節(jié)點在全局坐標系統(tǒng)中位置的必要性就顯得十分突出.通常估算自身位置會引進誤差;這類網(wǎng)絡(luò)中的各傳感器之間采用的無線通信方式在進行目標跟蹤測量目標位置時會引入各種噪聲.為了獲得對目標運動軌跡的最接近真實的信息

2、,要求我們采用適當?shù)姆椒▽@些噪聲進行過濾.本文首先重點介紹了近年來傳感器及其無線網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展和應(yīng)用,介紹無線傳感器網(wǎng)絡(luò)適用的范圍和領(lǐng)域,以及設(shè)計一個無線傳感器網(wǎng)絡(luò)需要注意的問題和通常的解決措施.還對幾種已有的傳感器網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)方式作了比較.接下來對傳感器網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)其目標跟蹤應(yīng)用的基礎(chǔ)平臺——傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點坐標系統(tǒng)的組織生成算法作了介紹.并分析了其可能達到的精度.在此基礎(chǔ)上我們對幾種可用的過濾算法進行了比較,并因貝葉斯過濾算法的特別適用性而將

3、其引入進來.我們還對貝葉斯算法需要的兩個模型——系統(tǒng)模型和測量模型分別針對目標跟蹤進行了對應(yīng).為了進行簡化的近似計算,我們引進了非參數(shù)化分布表示方法.在這些理論分析的基礎(chǔ)上,我們以先進數(shù)學(xué)建模仿真平臺matlab為依托,建立了共分為七個模塊的系統(tǒng)仿真系統(tǒng),對它們的測試結(jié)果進行了單獨分析和模塊間的關(guān)聯(lián)性分析.最后依據(jù)這些模塊的測試運行結(jié)果,我們以較多的圖表來分析說明了貝葉斯過濾器針對目標跟蹤這一應(yīng)用的性能改善的實際效果,獲得關(guān)于算法優(yōu)化的