改进的事件驱动无线传感器网络目标跟踪算法

"一种事件驱动型无线传感器网络目标追踪算法的研究* (2010年)" 在无线传感器网络(WSN)中，节点被广泛应用在军事和民用领域中的移动目标跟踪任务。本文主要针对如何提高定位精度和降低网络计算开销的问题，对现有的目标定位算法进行了深入的分析和研究。作者们提出了一种基于最小二乘法的两步优化目标定位算法，以解决实际应用中的挑战。 首先，该算法采用了分段低阶曲线拟合法来计算目标的轨迹，并预测目标的未来路径。这种方法的优势在于，低阶曲线函数能够有效地降低计算复杂度，同时保持较高的拟合精度。然而，仅依赖低阶曲线可能无法准确地适应所有类型的目标运动，因此，研究者引入了一种路径模型选择机制。这个机制可以根据目标的动态特性，智能地选择最适合的低阶曲线模型，以确保轨迹拟合的精确性，同时减少计算开销。 此外，考虑到在目标跟踪过程中可能出现目标丢失的情况，论文还提出了一种目标丢失后的恢复策略。这种策略能够在目标短暂超出传感器覆盖范围或因其他原因导致跟踪中断时，快速恢复对目标的跟踪，从而提高了整个系统的鲁棒性和可靠性。 通过仿真测试，改进后的目标跟踪算法显示出了显著的性能提升。它不仅改善了目标定位的精度，使得跟踪结果更加准确，而且还降低了网络的整体计算开销，有效地延长了传感器节点的工作寿命。这在资源有限的无线传感器网络中具有重要的实际意义，因为低能耗是这类网络设计的关键考虑因素。 关键词：无线传感器网络；目标跟踪；曲线拟合；最小二乘法 根据提供的信息，这篇论文属于工程技术领域，是一篇关于无线传感器网络目标追踪算法的学术研究，发表在2010年的《传感技术学报》第23卷第1期。该算法的创新之处在于结合了事件驱动机制、低阶曲线拟合、路径模型选择和目标丢失恢复策略，旨在解决WSN中的高精度定位和低能耗计算问题。