《传感器网络中的分布式粒子滤波被动跟踪算法比较研究》PDF+DOC
作者:邹冈,石章松,刘忠
单位:中国微米纳米技术学会;东南大学
出版:《传感技术学报》2007年第06期
页数:5页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFCGJS2007060330
DOC编号:DOCCGJS2007060339
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《基于粒子滤波的传感器网络被动目标跟踪研究》PDF+DOC2006年第S1期 薛锋,刘忠,石章松
《无线传感器网络中基于量化观测的粒子滤波状态估计》PDF+DOC2009年第09期 关小杰,陈军勇
《基于改进粒子滤波的无线传感器网络目标跟踪算法》PDF+DOC2017年第05期 邬春明,宫皓泉,王艳娇,赵星翰,郭立杰,梁玉珠
《WMSN目标跟踪的改进粒子滤波算法》PDF+DOC2011年第15期 郑娟毅
《二进制无线传感器网络目标跟踪问题的研究》PDF+DOC2010年第02期 孙晓艳,李建东,黄鹏宇,陈婷
《多传感器粒子滤波融合跟踪算法》PDF+DOC2010年第32期 李龙,秦超英
《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
《无线传感器网络中的分布式目标被动跟踪算法》PDF+DOC2007年第15期 薛锋,刘忠,曲毅
《基于粒子滤波的无线传感器网络目标跟踪》PDF+DOC2007年第21期 季莹,张三同
《基于Unscented粒子滤波的无序观测下水下无线传感器网络目标被动跟踪》PDF+DOC2007年第12期 薛锋,刘忠,曲毅
为提高无线传感器网络(WSN)中的被动跟踪性能,并减少通信量,提出了两种分布式粒子滤波方法.在使用动态分簇结构的基础上,采用信息粒子滤波器(IPF)技术,以簇头作为簇的处理中心,接收来自子节点的观测量,形成本地估计,再将并行粒子滤波器(PPF)将粒子集被分成多个小的子集,分配到簇中的各子节点,完成并行进行粒子滤波过程.在通过计算机仿真的基础上,进行了跟踪和能耗的对比分析研究,结果表明IPF和PPF不仅提高了跟踪精度,而且减少了WSN中的通信能量开销。
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