分布式动态一致性非线性目标跟踪算法：提高可靠性和节能效果

该篇论文主要探讨了在分布式无线传感器网络中实现动态一致性的非线性目标跟踪策略。论文针对传统的集中式目标跟踪方法存在的中心节点通信瓶颈和容错性能不足的问题，提出了创新性的解决方案。首先，目标状态的初始化通过网络节点采用加权最小二乘法进行处理，这种方法能够更好地适应网络中各节点的数据分布情况。 在跟踪过程中，采用动态成簇策略，根据任务需求阶段性的唤醒和分配任务给节点。每个任务节点负责目标检测，并执行分布式一致性扩展卡尔曼滤波算法，这是一种分布式处理技术，允许每个节点仅与邻近节点交换信息，进行局部状态估计，从而减少了系统能耗。这种设计显著提高了系统的能源效率和可靠性，尤其适合对跟踪精度有较高要求且对网络鲁棒性有严格要求的非线性目标跟踪场景。 相较于集中式卡尔曼滤波，该算法在仿真结果中显示出相当的跟踪精度，证明了其在高可靠度环境下的适用性。通过分布式工作模式，即使部分传感器节点出现故障，也不会影响全局任务的执行，增强了系统的容错能力。这在实际应用中具有重要的意义，特别是在需要大量传感器协作的复杂环境中，如军事侦察、环境监测等。 总结来说，这篇论文的主要贡献在于提出了一种基于分布式动态一致性非线性目标跟踪策略，它通过优化节点间的通信、状态估计和任务分配，实现了高精度、低能耗和高鲁棒性的目标追踪，对于无线传感器网络的优化设计和实际应用具有重要的理论价值和实践指导意义。