改进粒子滤波在WSN目标跟踪中的应用优化

无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）作为21世纪的关键技术之一，在许多领域展现出了强大的应用潜力，尤其是在目标跟踪方面。传统的目标跟踪模型往往是非线性和非高斯分布的，这使得卡尔曼滤波等经典算法在处理这类问题时面临挑战。尤其是对于多目标跟踪，传统的数据融合方法在解决非线性问题时表现不足。 粒子滤波（Particle Filter, PF）作为一种基于序列蒙特卡洛的递推计算方法，通过生成一组随机粒子并赋予它们相应的权重，有效地逼近后验概率密度，从而克服了非线性问题的限制。然而，粒子滤波并非完美无缺，它面临着粒子数量不足、滤波性能不稳定以及实时性较差等问题。针对这些问题，本文探讨了如何通过改进粒子滤波算法来适应无线传感器网络的特殊需求。 作者季莹在硕士学位论文中深入研究了无线传感器网络目标跟踪的相关理论，特别是在等级结构的网络模型中应用粒子滤波。她对现有的基于粒子滤波的多目标跟踪算法进行了创新，提出了结合粒子滤波（Particle Filter, PF）、不确定粒子滤波（Uncertainty Particle Filter, UPF）以及改进的不确定粒子滤波（Improved UPF）的多目标跟踪策略。这些算法的比较结果显示，改进的粒子滤波算法应用于WSN中的目标跟踪是切实可行的，能够在保持高精度的同时，显著提高实时性能。 论文的关键点集中在非线性滤波、粒子滤波、不确定粒子滤波以及它们在无线传感器网络中的实际应用。通过实验证明，针对无线传感器网络特有的不稳定性、实时性和多样性，改进的粒子滤波算法能够提供更有效的解决方案，对于提升WSN在目标跟踪领域的整体效能具有重要意义。分类号U283.1表明了该研究属于控制理论与控制工程领域，强调了其在该学科中的理论价值和实际应用价值。