传感器网络目标跟踪：动态生成树与改进不敏卡尔曼滤波算法

“基于动态生成树和改进不敏卡尔曼滤波的传感器网络目标跟踪算法研究” 本文是一篇研究论文，主要探讨了在传感器网络中实现目标跟踪的优化算法。传感器网络在目标监测和追踪领域具有广泛应用，但实际操作中，节点感知到的数据与目标实际状态之间的关系往往是非线性的，这给精确跟踪带来了挑战。为了解决这一问题，研究者提出了一种结合动态生成树和改进不敏卡尔曼滤波的新型算法。 不敏卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）是一种处理非线性系统的滤波方法，它通过选择一组代表性的采样点（也称为“δ采样点”）来近似非线性函数。然而，UKF在处理某些复杂非线性问题时可能会遇到采样点分布不佳和收敛速度慢的问题。文章中，研究者利用粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）技术对UKF的δ采样点分布进行了优化，使得采样点更准确地反映出目标状态，从而提高了跟踪精度。 同时，为了更好地利用传感器网络的资源并降低能耗，研究者构建了一个动态生成树结构。这种树形结构会随着目标的移动而动态调整，确保跟踪过程中的通信效率和节点利用率。动态生成树的引入有助于减少不必要的通信开销，延长网络寿命。 仿真结果证明，该动态生成树结构提升了节点资源的使用效率，降低了网络能耗，而经过PSO优化的不敏卡尔曼滤波则显著提高了目标跟踪的准确性，减少了算法的运行时间。这些改进对于实时性和能源有限的传感器网络环境至关重要。 关键词涵盖了目标跟踪、不敏卡尔曼滤波的改进、粒子群优化以及动态生成树等核心概念，这些是理解和评估该研究的关键点。论文所属的分类包括计算机科学技术（TP393）和环境科学与技术（TH701），表明了研究的跨学科性质。 这项工作提供了一种创新的传感器网络目标跟踪策略，通过结合优化技术与动态树结构，提升了跟踪性能，对于实际的传感器网络应用具有重要价值。