【摘 要】
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目标跟踪是无线传感器网络的一项重要应用。由于二进制传感器节点具有体积小、能耗低、节点操作和数据通信简单等特点,使得二进制无线传感络(Binary wirelesssensor networks
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目标跟踪是无线传感器网络的一项重要应用。由于二进制传感器节点具有体积小、能耗低、节点操作和数据通信简单等特点,使得二进制无线传感络(Binary wirelesssensor networks,BWSN)逐渐成为一种新的和具有巨大潜在应用价值的目标定位跟踪平台。
论文首先分两个方面介绍了二进制无线传感器网络目标跟踪方法的国内外研究现状:一是定位跟踪算法,二是网络自组织算法。在给出了目标跟踪方法的理论基础过后,对目前比较典型的二进制无线传感器网络定位跟踪算法分成五类进行了介绍,包括:质心算法、加权算法、线性拟合算法、解析算法及粒子滤波算法。在自组织算法方面,本文重点研究了目前比较流行的无线传感器网络动态成簇算法,给出了动态成簇算法的几个关键问题及目前比较典型的实现方案,为本文算法的提出提供了理论参考。由于目前对二进制传感器网络的自组织算法研究尚少,本文提出了一种面向单目标跟踪的二进制无线传感器网络异步动态成簇算法ADC(Asynchronous Dynamic Clusters)。在二进制无线传感器网络目标跟踪系统中,让一部分节点周期性处于休眠状态等待目标出现,其余节点全部休眠:随着目标的移动,目标周围的节点按一定方式被激活并按照簇(Cluster)的方式被组织起来对目标实现动态跟踪。最后,将三种典型的定位算法:质心算法、改进的质心算法及基于距离的加权算法,加入ADC算法框架中,在Matlab7.1仿真环境下,对算法进行了大量的仿真验证,证明了ADC算法不仅可以保证定位算法的跟踪精度,而且可以实现对不同运动形式目标的高能效跟踪。
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