【摘 要】
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为了实现一定比例错误测量下的目标跟踪,构造了节点与目标的简化模型;在粒子滤波基础上,采用贝叶斯估计获得先验概率;利用前一时刻的位置、速度估计和估计因子,得到每一个在
【机 构】
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中国科学院无线传感网与通信重点实验室,
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为了实现一定比例错误测量下的目标跟踪,构造了节点与目标的简化模型;在粒子滤波基础上,采用贝叶斯估计获得先验概率;利用前一时刻的位置、速度估计和估计因子,得到每一个在探测范围内的节点到目标的最远和最近距离;再结合节点本身的测量值计算每一粒子相应的权值,然后加权得到范围内节点测量值的可靠性集合,从该集合中选择可靠的测量值作为跟踪估计依据.根据不同的权值计算方法,分为节点关联选择策略和二进制节点选择策略.仿真结果表明:在目标运动速度<3m/s和错误测量概率>0.1的情况下,采用节点关联选择策略的RBMCDA算法的跟踪精度优于单纯选择3个较大RSSI值的RBMCDA算法至少1倍.
In order to realize the target tracking under a certain percentage of error measurement, a simplified model of nodes and targets is constructed. Based on the particle filter, a priori probability is obtained by using Bayesian estimation. Using the position, velocity estimation and estimation factor of the previous moment, Each in the detection range of the node to the farthest and recent distance to the target; combined with the measurement of the node itself to calculate the corresponding weight of each particle, and then weighted to obtain a reliability set of nodes in the range of measurements from the set Choose reliable measurement as the basis of tracking estimation.According to different weight calculation methods, it is divided into node-related selection strategy and binary node selection strategy.The simulation results show that under the condition of the target moving speed <3m / s and the error measurement probability> 0.1 , The tracking accuracy of RBMCDA algorithm using node association selection strategy is better than that of RBMCDA algorithm, which only selects three RSSI values.
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