作者：蒋鹏,宋华华,林广 单位：中国通信学会 出版：《通信学报》2013年第11期 页数：10页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFTXXB2013110020 DOC编号：DOCTXXB2013110029 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《无线传感器网络中基于信念传播的分布式目标跟踪》PDF+DOC2016年第12期 王刘涛,夏栋梁,王建玺,马飞 《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 《基于粒子滤波的多目标跟踪研究》PDF+DOC2010年第06期 陈菲琪,吴晓丹 《基于声强的无线传感器网络目标跟踪方法研究》PDF+DOC2009年第11期 陈积明,张艳平,曹向辉,申兴发,孙优贤 《面向三维的有向异构传感器网络覆盖优化算法》PDF+DOC2016年第09期 王昌征,毛剑琳,付丽霞,郭宁,曲蔚贤 《适用于事件触发的分布式随机目标跟踪方法》PDF+DOC2017年第08期 杨旭升,张文安,俞立 《基于粒子群优化的大规模传感器网络节点调度策略》PDF+DOC2012年第12期 刘志刚,汪晋宽 《基于节点协同覆盖的传感器网络寿命最大化模型》PDF+DOC2009年第08期 贾杰,陈剑,常桂然,闻英友,赵林亮 《无线移动传感器网络的分布式目标跟踪算法》PDF+DOC2009年第01期 韩屏,李方敏,罗婷 《无线传感器网络中基于机动模型的跟踪算法研究》PDF+DOC2009年第10期 贾子熙,吴成东,张云洲,纪鹏

    • 针对实际应用条件下传感器节点的观测数据与目标动态参数间呈现为非线性关系的特性，提出了一种基于粒子群优化和M-H抽样粒子滤波的传感器网络目标跟踪方法。该方法采用分布式结构，在动态网络拓扑结构下，由粒子群优化和M-H抽样技术实现滤波中的重抽样过程，抑制粒子退化现象，并通过粒子间共享历史信息，降低单个粒子历史状态间的相关性使各粒子能快速收敛至最优分布，从而实现高精度的目标跟踪效果。仿真结果表明，相比现有的基于信息粒子滤波和并行粒子滤波技术的传感器网络目标跟踪方法，所提出的方法能降低网络总能耗，同时保证目标跟踪的精度。

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