物聯(lián)網(wǎng)通信中目標(biāo)跟蹤節(jié)點(diǎn)均衡調(diào)度仿真
本文選題:物聯(lián)網(wǎng)通信 + 目標(biāo)跟蹤; 參考:《計(jì)算機(jī)仿真》2017年02期
【摘要】:對(duì)物聯(lián)網(wǎng)通信中目標(biāo)跟蹤節(jié)點(diǎn)均衡調(diào)度方法的研究,可有效提升物聯(lián)網(wǎng)通信的服務(wù)性能。采用當(dāng)前方法對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行均衡調(diào)度時(shí),無法計(jì)算出節(jié)點(diǎn)剩余能量和感知所需能耗之間的關(guān)系,存在節(jié)點(diǎn)調(diào)度精度低的問題。提出基于粒子群的物聯(lián)網(wǎng)通信中目標(biāo)跟蹤節(jié)點(diǎn)均衡調(diào)度方法。融合于協(xié)調(diào)均衡調(diào)度的理論思想計(jì)算出目標(biāo)節(jié)點(diǎn)感知強(qiáng)度和所有節(jié)點(diǎn)的感知度之和的比值,從目標(biāo)跟蹤的全部節(jié)點(diǎn)中選取初始最優(yōu)子集,定義為初始感知組,融合于高斯粒子濾波方法和方差交叉方法對(duì)感知成員節(jié)點(diǎn)的局部狀態(tài)信息,預(yù)測下一刻的目標(biāo)位置,利用粒子群原理給出目標(biāo)跟蹤節(jié)點(diǎn)均衡調(diào)度的且標(biāo)函數(shù),并且對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化,利用優(yōu)化的結(jié)果完成對(duì)物聯(lián)網(wǎng)通信中目標(biāo)跟蹤節(jié)點(diǎn)均衡調(diào)度。仿真結(jié)果表明,所提方法具有較高的目標(biāo)跟蹤精度,可以有效地完成對(duì)物聯(lián)網(wǎng)通信中目標(biāo)跟蹤節(jié)點(diǎn)均衡調(diào)度。
[Abstract]:Research on target tracking network node balanced scheduling method of communication service, can effectively improve the performance of Internet communication. Using the method of balancing of nodes, can not calculate the residual energy of the nodes and the relationship between the perception of required energy consumption, there is the problem of the low precision of node. Node scheduling is proposed for target tracking particle swarm networking communication method based on theory of integration in the balanced scheduling to compute the target node and all nodes of the perceived intensity perception and the ratio of selecting the initial optimal subset from all nodes in the target tracking, defined as the initial perception group, merged in the local state information on the perception of member nodes Gauss the particle filtering method and variance method, forecast the next moment the target position tracking node scheduling using particle swarm optimization principle and give the target function And optimize it, and use the optimized results to complete the target tracking node equalization scheduling in the Internet of things. The simulation results show that the proposed method has high target tracking accuracy, and it can effectively accomplish the target tracking node equilibrium scheduling in the Internet of things.
【作者單位】: 長春工業(yè)大學(xué)應(yīng)用技術(shù)學(xué)院;
【基金】:吉林省教育廳“十三五”科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(吉教科合子[2016]第348號(hào))
【分類號(hào)】:TP391.44;TN929.5
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):1762560
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