分布式动态分簇粒子滤波算法在WSN目标追踪中的应用
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更新于2024-09-10
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"一种改进的分布式动态分簇粒子滤波算法"
在无线传感器网络(WSN)中,目标跟踪是一项关键任务,特别是在非高斯环境下的应用。传统的 Kalman 滤波器和 Unscented Kalman Filter (UKF) 在处理这种复杂环境时可能表现不佳,因为它们依赖于高斯假设。粒子滤波(Particle Filter, PF)算法则能有效应对非线性和非高斯噪声,但其高能耗成为实际应用的一大挑战。
针对这一问题,研究人员提出了一种改进的分布式动态分簇粒子滤波(DDCPF)算法。该算法旨在动态地构建分布式跟踪簇,以减少能量消耗并提高目标跟踪的精度。在DDCPF中,簇内的节点利用它们各自最新的最优估计值和方差来生成粒子,这些粒子随后被用来进行预测和更新步骤。特别地,算法借鉴了Kalman滤波的思想,通过结合粒子滤波的预测值和测量值,得到更为精确的预测结果,从而提升了跟踪精度。
在WSN的仿真环境中,该算法被验证其有效性。仿真结果显示,DDCPF算法不仅能够实现较高的跟踪精度,还能显著降低整个系统的能耗和跟踪所需的时间。这表明,通过动态分簇策略,可以有效地平衡能量消耗和性能,这对于电池驱动的WSN至关重要,因为它延长了网络的生存时间。
此外,该研究受到多项基金项目的资助,包括国家自然科学基金和国家科技重大专项,以及江苏高校优势学科建设工程资助项目,显示了其研究价值和实际应用潜力。研究团队由岳娟、王臖、闵建民、谢语天和司桂静等多位研究生组成,他们在无线传感网络目标追踪、路由协议及数据融合传输领域有着深入的研究。
该论文提出的改进的分布式动态分簇粒子滤波算法是针对WSN目标跟踪的一种创新解决方案,它成功地融合了粒子滤波的精度优势和分布式计算的节能特性,为非高斯环境中的WSN目标跟踪提供了新的思路。
2021-08-09 上传
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2021-08-11 上传
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