【摘 要】
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针对资源受限的无线传感器网络,提出一种基于数据删减及量化新息的目标跟踪方法.利用融合中心接收到的量化新息以及数据删减过程传递的信息对目标状态进行估计.每个传感器节
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针对资源受限的无线传感器网络,提出一种基于数据删减及量化新息的目标跟踪方法.利用融合中心接收到的量化新息以及数据删减过程传递的信息对目标状态进行估计.每个传感器节点利用容积卡尔曼滤波执行数据删减过程,融合中心执行一个辅助粒子滤波器.为了节省节点的能量和带宽,将所选择的观测数据的新息符号发送到融合中心,融合中心将数据丢失过程所包含的信息加以利用,提高了目标跟踪精度.仿真结果表明了该方法的有效性.
Aiming at the resource constrained wireless sensor network, a target tracking method based on data deletion and quantification is proposed, which uses the information received by the fusion center and the information deducted to estimate the target state. The sensor nodes use volumetric Kalman filter to perform the data pruning process, and the fusion center implements an auxiliary particle filter.In order to save the energy and bandwidth of the nodes, the new symbol of the selected observation data is sent to the fusion center, and the fusion center will lose the data The information contained in the process is used to improve the tracking accuracy of the target, and the simulation results show the effectiveness of the method.
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