作者：孙斌,马春晖,金心宇,吕鹏昊,项川 单位：中国电子学会 出版：《电子测量与仪器学报》2016年第11期 页数：9页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFDZIY2016110010 DOC编号：DOCDZIY2016110019 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 复杂环境下传感器网络目标跟踪，存在跟踪准确性与算法复杂性这对矛盾，需要考虑准确性、通信和计算能耗之间的折中。针对此问题，研究传感器网络中基于压缩感知的压缩域目标跟踪和压缩域数据融合，并提出了用稀疏的测量矩阵对haarlike特征压缩，压缩域特征送入朴素贝叶斯分类器，在压缩域直接实现目标跟踪的算法。然后通过配置传感器网络以生成多个层次类型不同的簇结构，压缩后的数据在网络中传输，并在各层簇头实现压缩域下的数据融合。该算法通过稀疏测量矩阵压缩表征原始图像信息和分类器的自我学习更新，提高了对压缩域目标特征分类的准确性，在复杂环境下有更好的鲁棒性。而压缩域直接进行目标跟踪，不需要重构图像，也减少了网络运算量和数据传输量。通过仿真实验和标准数据库测试对比以及在机器人足球赛实验平台中的应用表明，该算法在跟踪准确性，数据传输量及传输能耗上均有优势。

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