作者：龙慧,樊晓平,刘少强 单位：四川省计算机研究院 出版：《计算机应用研究》2013年第05期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSYJ2013050200 DOC编号：DOCJSYJ2013050209 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《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 《基于动态簇的无线传感器网络加权质心跟踪算法》PDF+DOC2015年第04期 吴斌,衣晓 《无线传感器网络中的移动式目标跟踪》PDF+DOC2016年第06期 王田,彭臻,洪晓华,蔡奕侨,陈永红,田晖 《无线传感器网络中多传感器动态自适应调度算法》PDF+DOC2012年第01期 肖胜,邢昌风,石章松 《无线传感器网络可扩展一致性目标跟踪算法研究》PDF+DOC2012年第11期 龙慧,樊晓平,刘少强 《面向目标跟踪的WSN协同调度策略及拓扑控制》PDF+DOC2010年第06期 曾明,危阜胜,陈冠升,胥布工 《无线传感器网络中目标跟踪算法的OPNET仿真》PDF+DOC2008年第09期 夏娜,安宝磊,蒋建国 《无线传感器网络的目标跟踪算法》PDF+DOC2013年第11期 陈凤娟 《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 《基于灰色马尔可夫模型的无线传感器网络目标跟踪算法》PDF+DOC2013年第11期 呙邵明,郑瑾,MD Zakirul Alam Bhuiyan,王国军,吕朋朋

    • 针对集中目标跟踪和分层目标跟踪中心节点通信瓶颈以及容错性能差的不足，提出了一种分布式动态一致性非线性目标跟踪策略。目标状态初始化由网络节点采用加权最小二乘法完成。整个跟踪过程采用动态成簇策略，分阶段选择并唤醒任务节点检测目标并执行分布式一致性扩展卡尔曼滤波策略完成目标的状态估计，其余节点进入休眠状态从而能降低系统的能耗。从跟踪误差和能量两个方面，与集中目标跟踪算法相比，仿真结果表明所提算法与集中卡尔曼滤波相比，跟踪精度相当，适用于要求高可靠度的非线性跟踪。此外分布式的工作方式使得节点仅需与邻居交换数据并在局部完成状态估计，消除集中式结构中心节点的瓶颈，以保证部分传感器节点的损坏不会影响到全局任务的完成。

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