检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]河南科技大学电子信息工程学院,河南洛阳471003 [2]河南省机械设计及传动系统重点实验室,河南洛阳471003
出 处:《火力与指挥控制》2013年第8期89-92,96,共5页Fire Control & Command Control
基 金:国家"863"计划基金(NO.2009AA044902);河南省重大科技攻关项目(91100210300);河南科技大学博士科研启动基金(NO.09001550);国防军工项目(JPPT-ZCGX1-1);河南省基础与前沿技术研究计划项目(No.112300413205);河南省教育厅科学技术研究重点基金资助项目(12B510010)
摘 要:针对跟踪精度和网络能耗的问题,提出了一种用于目标跟踪无线传感器网络的基于预测的动态分簇算法。把目标运动过程看作是高斯马尔可夫过程,根据目标历史轨迹,估计下一时刻位置坐标和运动速度,然后基于估计结果优化选择分簇的簇头和簇成员,形成一个动态分簇来实现目标跟踪。仿真结果表明:该算法使目标跟踪有较好的跟踪精度,能有效均衡网络能耗,延长网络寿命。An algorithm based on prediction is proposed in this paper for target tracking in wireless sensors networks.The mobile movement is regarded as Gauss Markov progress and the cluster estimates the target's trajectory at the next time by history.And then clusterheads and nodes are selected for dynamic clusters.The simulation studies show that this approach has better localization accuracy and can balance networks'energy consumption.
关 键 词:无线传感器网络 动态分簇 目标跟踪 高斯马尔可夫过程
分 类 号:TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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