《无线传感器网络下的并行粒子滤波目标跟踪算法》PDF+DOC
作者:屈剑锋,柴毅,郭茂耘
单位:电子科技大学
出版:《电子科技大学学报》2011年第02期
页数:6页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFDKDX2011020130
DOC编号:DOCDKDX2011020139
下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《一种改进粒子滤波的无线传感器网络目标跟踪算法》PDF+DOC2016年第02期 宋晓宇,陈沾衡,孙向阳
《基于粒子滤波预测的WSN分布式动态目标跟踪设计》PDF+DOC2014年第04期 金秋,裴斐
《基于强跟踪滤波的传感器目标跟踪算法》PDF+DOC2017年第04期 曾明
《动态簇目标跟踪算法》PDF+DOC2017年第01期 高美凤,丁婷婷
《量子遗传优化粒子滤波的WSN目标跟踪算法》PDF+DOC2013年第12期 董跃钧,李国伟
《无线传感器网络动态最近邻协作目标跟踪算法》PDF+DOC2012年第07期 龙慧,樊晓平,刘少强,唐文妍
《面向目标跟踪的传感器网络睡眠调度协议》PDF+DOC2012年第02期 王楷,任静,熊庆宇,张志强
《基于粒子滤波的无线传感器网络目标跟踪算法》PDF+DOC2008年第12期 黄艳,梁韦华,于海斌
《一种基于无线传感器网络的分布式目标跟踪算法》PDF+DOC2013年第01期 孔亮,孔令富,吴培良,付磊
《无线传感器网络信息检测的目标跟踪算法》PDF+DOC2013年第04期 丁晓阳,李小艳
针对无线传感器网络环境下目标跟踪问题,提出一种基于分布式并行粒子滤波的目标跟踪方法。在建立了网络动态分簇模型和目标运动模型的基础上,将并行粒子滤波算法应用于动态目标进行跟踪。算法通过多个感知节点并行的运行局部粒子滤波器,得到每个节点对目标状态的估计,动态成簇的簇头节点对簇内每个节点的信息进行融合,形成动态目标的状态估计,提高了目标跟踪的精度。同时通过动态簇头之间的目标状态信息的交换,实现了运动目标的动态连续跟踪。仿真结果表明,算法实现了运动目标协作跟踪,与集中式结构目标跟踪相比,跟踪精度提高了30%。
提示:百度云已更名为百度网盘(百度盘),天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。