無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中目標(biāo)跟蹤算法的研究與改進(jìn).pdf

1、基于傳感器網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)跟蹤具有廣闊的應(yīng)用前景，在諸如野生動(dòng)植物、醫(yī)學(xué)研究以及軍事情報(bào)收集、地震救援等領(lǐng)域都具有十分重大的意義。本文的研究目標(biāo)就是使得我們?cè)谶@些應(yīng)用中能準(zhǔn)確地掌握跟蹤目標(biāo)的實(shí)時(shí)位置，以及在節(jié)點(diǎn)能量有限的前提下延長傳感器網(wǎng)絡(luò)生命周期。
　　 本文的主要工作如下：
　　 (1）分別對(duì)基于二進(jìn)制傳感器網(wǎng)絡(luò)模型以及基于精確定位傳感器網(wǎng)絡(luò)模型兩種體系結(jié)構(gòu)下的跟蹤算法進(jìn)行了分析和研究。
　　 (2）圍繞兩種不同體

2、系結(jié)構(gòu)下的典型跟蹤算法OccamTrack以及基于分簇的預(yù)測跟蹤算法機(jī)制的不足展開，從傳感器網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)、目標(biāo)跟蹤精確度、能量消耗的角度分析了算法存在的不足并提出了可行的改進(jìn)方法。
　　 (3）運(yùn)用粒子濾波的思想，針對(duì)二進(jìn)制傳感器網(wǎng)絡(luò)模型的特點(diǎn)和幾何特性，對(duì)OccamTrack算法進(jìn)行了研究和改進(jìn)，提出一種新的基于粒子濾波的幾何處理算法。
　　 (4）針對(duì)基于精確定位分簇WSN模型下的目標(biāo)跟蹤算法，利用分布式貝葉斯估計(jì)