WSN自适应目标跟踪：分布式动态簇结构与粒子滤波算法

"基于分布式动态簇结构的WSN自适应目标跟踪算法 (2012年)" 本文主要探讨了在无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）中，如何利用分布式动态簇结构和并行粒子滤波算法实现自适应的目标跟踪。在WSN中，目标跟踪是一个关键任务，它要求传感器节点能够实时、准确地捕获移动目标的信息，同时在网络资源有限，特别是传感器节点随机分布的情况下，降低能耗以延长网络寿命。 首先，分布式动态簇结构是一种有效的网络组织方式，它将网络中的节点分为多个簇，每个簇有一个簇头节点，负责处理簇内数据并与其他簇通信。这种结构可以减少通信开销，提高能效，同时也增强了网络的鲁棒性。通过动态调整簇的形成和簇头的选择，可以适应目标的运动变化和网络状况，确保跟踪的准确性。 接着，文章引入了并行粒子滤波算法（Parallelized Condensation Particle Filter, ACPF）作为目标跟踪的手段。粒子滤波是一种非线性、非高斯状态估计方法，特别适用于复杂环境下的目标追踪。并行化处理则进一步提高了算法的效率，使得在大量传感器节点间并行计算成为可能，从而加速了跟踪过程，提升了实时性。 为了优化能源消耗，文章提出了一种自适应跟踪采样周期的调整算法。在目标静止或慢速移动时，可以适当延长采样周期，减少不必要的数据传输和处理；而在目标快速移动时，缩短采样周期，保证跟踪精度。这种方法有效地平衡了跟踪性能和能量消耗之间的矛盾。 仿真结果显示，所提出的自适应目标跟踪算法不仅实现了快速、准确的跟踪，而且显著降低了网络能耗，具有良好的实用性。该算法对于WSN在军事监控、环境监测、智能交通等领域的应用具有重要的理论和实践价值。 关键词：无线传感器网络；目标跟踪；动态簇；粒子滤波；ACPF EEACC分类：6140（通信系统）；7230（信息处理系统）；6210Q（无线通信） DOI：10.3969/j.issn.1004-1699.2012.01.022