无线传感器网络中基于改进粒子滤波的目标跟踪算法

"WSN中基于粒子滤波的目标跟踪研究 (2009年)，该研究探讨了在无线传感器网络中仅使用角度测量进行目标跟踪的问题，并提出了一种改进的粒子滤波算法来解决这一挑战。该算法采用了高斯混合模型（GMM）来近似概率密度分布，结合了粒子滤波和平方根无迹卡尔曼滤波（SRUKF）更新粒子，以及多种优化策略，如残差重采样、K-means聚类和EM算法，以提高滤波性能。" 本文是工程技术领域的学术论文，发表在2009年7月的《传感技术学报》上，得到了上海海洋大学博士启动基金的支持。作者通过深入分析无线传感器网络的目标定位过程，提出了一种新的目标跟踪方法，特别针对只有角度信息可用的情况。在传统的粒子滤波框架下，研究者引入了高斯混合模型，用以更准确地表示复杂环境中的不确定性。GMM能够更好地适应非高斯噪声和多模态分布，因此能提供更精确的估计。 粒子滤波是一种概率滤波算法，常用于非线性和非高斯状态估计问题。然而，由于粒子退化问题，原始的粒子滤波算法在长期运行后可能会导致性能下降。为此，该研究中采用了SRUKF-PF算法更新粒子，以减小粒子退化的影响。SRUKF是一种无迹卡尔曼滤波的变体，它提高了计算效率并降低了数值稳定性问题。 为了进一步提升滤波效果，研究者还实施了以下改进措施： 1. 残差重采样算法：这是一种防止粒子退化的策略，通过比较每个粒子的重要性权重，选择具有较大权重的粒子进行复制，从而减少低权重粒子的数量，提高样本多样性。 2. K-means算法：在构建初始粒子分布时，K-means聚类算法用于确定合适的初始位置，这有助于更好地覆盖状态空间，提高跟踪的准确性。 3. EM算法：用于拟合GMM，以更好地近似目标状态的后验分布，这有助于优化滤波器的性能。 通过一系列仿真结果，研究证明了所提出的方案在无线传感器网络的目标跟踪中具有显著的优越性。这种结合GMM、SRUKF-PF和优化策略的粒子滤波方法，对于在有限信息条件下进行目标跟踪具有重要的理论和实际意义，特别是在资源有限的无线传感器网络环境中。