《基于粒子滤波的多目标跟踪研究》PDF+DOC

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2. 《改进粒子滤波的无线传感器网络目标跟踪算法》PDF+DOC 针对粒子滤波(PF)重采样后造成的粒子枯竭现象的问题，提出了一种基于改进重采样的粒子滤波无线传感器网络目标跟踪算法。该算法避免了残差重采样算法中的残留粒子重采样问题，减少了计算时间；通过产生新的粒子，增加了粒子的多样性，从而改善了粒子枯竭现象。仿真实验结果表明：改进重采样的粒子滤波算法提高了目标跟踪......
3. 《基于动态簇的无线传感器网络加权质心跟踪算法》PDF+DOC 提出了一种适用于无线传感器网络中基于动态簇的目标跟踪算法，解决了无线传感器网络跟踪过程中目标信息传输及状态估计算法复杂度高的问题。该算法通过对目标周围的传感器节点临时组簇，避免了大规模唤醒节点从而降低网络寿命的问题。在目标状态的估计中，该算法基于探测到目标的声信号强度动态的调整节点的阈值，通过不同阈......
4. 《一种粒子势概率假设密度滤波纯方位多目标跟踪算法》PDF+DOC 针对基于势概率假设密度算法(CPHD)的纯方位多目标跟踪，提出一种新型的多传感器粒子CPHD滤波算法.该算法通过分析混合线性/非线性状态模型的结构信息，结合粒子滤波(PF)与卡尔曼滤波(KF)对各个目标的状态进行预测与估计，运用Mean-Shift方法提取概率假设密度的峰值作为目标状态估计值，并对算......
5. 《基于预测的动态分簇目标跟踪算法》PDF+DOC 在保证高跟踪准确度的基础上，降低节点的能耗，延长网络的寿命是目标跟踪的核心问题。为此，提出了一种基于预测的动态分簇目标跟踪算法Pre-DC。该算法首先建立动态的簇结构，然后利用粒子滤波算法实现簇对目标的跟踪，最后根据预测误差大小动态地更新簇结构。这样不仅降低了跟踪簇的能量消耗，同时也提高了跟踪精确度......
6. 《基于粒子滤波的分布式目标跟踪算法》PDF+DOC 根据无线传感器网络分布式目标跟踪的特性，提出一种改进粒子滤波算法。将簇内各节点最新的观测数据用极大似然估计法得到目标的状态信息，该信息作为参考分布更换粒子滤波部分粒子，引入模糊推理的数据融合方法为各个节点滤波结果分配不同权值，通过加权平均法得到目标的状态信息。仿真实验表明该算法能有效提高目标跟踪的精......
7. 《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+DOC 针对二元无线传感器网络中利用粒子滤波进行集中式跟踪的不足，基于动态分簇结构，研究了基于粒子滤波的二元无线传感器网络分布式目标跟踪算法。算法每一时刻根据目标的状态只激活少量的节点参与探测跟踪，其它节点处于休眠状态以节省能量。最后，利用计算机进行了Monte Carlo仿真，仿真结果表明，算法在不损失跟......
8. 《无线移动传感器网络的分布式目标跟踪算法》PDF+DOC 为了满足无线移动传感器网络(WMSN)的目标跟踪应用要求，提出了一种分布式目标跟踪算法，可使用节点引导保证WMSN的网络动态连通性；在传统分布式数据融合体系结构的基础上，结合平均一致性滤波器实现了低通信开销的优化分布式数据融合.仿真结果表明，该算法在WMSN中的目标跟踪效果良好，且数据融合性能优于传......
9. 《无线传感器网络中基于网格的目标跟踪算法》PDF+DOC 提出了一种适用于无线传感器网络中基于网格的目标跟踪算法，以解决在目标跟踪过程中信任度(belief)更新和传感器节点信息贡献量估计问题。该算法对信任度进行非参数化表示，用基于网格的算法对序列贝叶斯滤波过程进行实现。并且利用目标位置预测和基于网格的算法在不预先获知传感器节点测量数据的情况下，对节点的信......
10. 《无线传感器网络的目标跟踪算法》PDF+DOC 无线传感器网络有着广泛的应用，是一个重要的研究领域。在无线传感器网络的各个研究方向中，目标跟踪是一个重要研究内容，是很多研究方向的基础。无线传感器网络中的目标跟踪的方法很多，各种算法都有自己的优点和缺点。本文首先介绍了无线传感器网络的基本概念，然后分析各种跟踪算法的特点，提出一种跟踪算法的方案，并对......