作者：钱少科,张辉,海丹,朱登科,周华平 单位：四川省计算机研究院 出版：《计算机应用研究》2011年第02期 页数：3页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSYJ2011020680 DOC编号：DOCJSYJ2011020689 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《WSN中基于自适应预测聚类的多组群目标的跟踪方法》PDF+DOC2016年第07期 刘述木,杨建,黎远松 《基于约束策略的WSN低能耗粒子滤波跟踪算法》PDF+DOC2015年第11期 李辉,刘云,王传旭,崔雪红,张俊虎 《基于PCRLB的目标跟踪节点选择算法》PDF+DOC2017年第10期 庞小双,王邢波 《WSN中利用蚁群路径优化的时隙选择重排算法》PDF+DOC2018年第10期 余光华,余成 《WSN中一种改进的目标跟踪方法》PDF+DOC2012年第04期 寿向晨,杜嘉迪 《一种能量有效的WSN目标跟踪动态协同自组织算法》PDF+DOC2012年第11期 于春娣,丁勇,李伟,薛琳强 《基于粒子滤波的二元无线传感器网络分布式目标跟踪研究》PDF+DOC2010年第02期 周红波,邢昌风,耿伯英,程远国 《WSN中一种基于网络编码的可靠传输算法》PDF+DOC2008年第01期 唐文胜,王威,罗娟,匡旺秋 《基于接收信号强度的WSN概率定位算法》PDF+DOC2013年第19期 杨竹青,陆锦军,景征骏 《多传感器综合的目标相关跟踪算法》PDF+DOC1989年第02期 Michitaka Kosaka,Shoji Miyamoto,张振芳,王恒霖

    • 为有效地利用无线传感器网络跟踪移动目标，提出了一种基于高斯混合模型的Mean Shift跟踪算法。该算法运用高斯混合模型描述网络区域内目标信号分布的统计特征，利用Mean Shift区分目标信号与环境噪声，并对目标进行定位与跟踪。仿真实验结果表明，该算法在网络存在较大噪声，特别是网络存在大量异常传感器节点读数的情况下，定位精度高、受异常传感器节点读数影响较小。较之以往无线传感器网络目标跟踪算法，该算法具有更好的鲁棒性。

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