作者:李辉,刘云,王传旭,崔雪红,张俊虎 单位:中国微米纳米技术学会;东南大学 出版:《传感技术学报》2015年第11期 页数:8页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFCGJS2015110220 DOC编号:DOCCGJS2015110229 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《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 《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 《非高斯条件下基于粒子滤波的目标跟踪》PDF+DOC2004年第12期 胡洪涛,敬忠良,李安平,胡士强 《基于分布式动态簇结构的WSN自适应目标跟踪算法》PDF+DOC2012年第01期 刘立阳,张金成,吴中林 《一种WSN下的Mean Shift跟踪算法》PDF+DOC2011年第02期 钱少科,张辉,海丹,朱登科,周华平 《WMSN目标跟踪的改进粒子滤波算法》PDF+DOC2011年第15期 郑娟毅 《一种适用于无线传感器网络的遗传粒子滤波跟踪算法》PDF+DOC2010年第03期 邱晓晖,缪飞,刘钦富 《基于信号特征序列的粒子滤波跟踪算法》PDF+DOC2010年第10期 王洁,王洪玉,高庆华,张晓云 《基于自适应动态簇和预测机制的WSN目标跟踪算法》PDF+DOC2015年第07期 崔亚峰,史健芳 《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
  • 目标跟踪是无线传感器网络研究的关键技术之一,如何在保证较低能量消耗的前提下,实现监测场景中运动目标准确跟踪是需要解决的问题。在深入研究分析传感器网络目标跟踪算法的基础上,提出了基于约束策略的WSN低能耗粒子滤波跟踪算法。该算法采用动态分簇,既减少网络的能量消耗,又保证监测目标节点的数量;在跟踪过程中,采用约束策略得出目标估计区域,对粒子采样结果进行优化,同时对状态空间模型进行改进,增强粒子对目标的跟踪能力。仿真结果表明,提出的跟踪算法有效的实现目标的跟踪,在保证低能耗的同时提高了跟踪精度。

    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。