無線傳感器網絡（Wireless Sensor Networks,WSN）是由一組能夠感知和監(jiān)測環(huán)境的小型無線傳感器組合而成,是一種能夠通過互相協(xié)作通信獲取目標實時運動狀態(tài)的傳感網絡系統(tǒng)。它的應用已經從軍事領域擴展到醫(yī)療、教育、交通、環(huán)境監(jiān)測等眾多領域,為社會的發(fā)展做出了巨大的貢獻。但是目前在WSN中存在傳感器節(jié)點能量、通信帶寬等資源的限制,同時在目標定位跟蹤過程中無線傳感網絡的能量消耗80%源于無線傳感器節(jié)點之間的互相通信。因此大型無線傳感器網絡中采取有效的通信策略降低傳感器節(jié)點的通信量,有效的數(shù)據(jù)處理方式來提高工作效率,延長整個網絡的使用壽命具有非常重要的意義。在目標的監(jiān)測與跟蹤過程中,監(jiān)測區(qū)域內的所有傳感器節(jié)點彼此之間通過信息的交流與傳遞來提高目標跟蹤精度,但是節(jié)點的能量消耗非常大。因此使用基于粒子濾波的分布式EM（Expectation Maximization期望最大化）算法進行目標跟蹤非常合適,該方式不但能夠有效的進行目標跟蹤任務,同時也能夠降低傳感器節(jié)點的通信量,延長整個網絡的使用壽命。目標跟蹤的前提是進行目標定位,在進行目標定位時采用基于高斯混合的集中式EM算法進行目標... 

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 引言
    1.2 無線傳感網絡簡介
        1.2.1 無線傳感器網絡的特征
        1.2.2 無線傳感器網絡的獨有特性
        1.2.3 傳感器節(jié)點的綜合性能的限制
    1.3 WSN的體系結構
    1.4 論文的主要工作與組織結構
第二章 基于高斯混合的集中式EM算法目標定位
    2.1 引言
    2.2 經典目標定位算法概述
        2.2.1 基于測距的目標定位算法
        2.2.2 基于非測距的目標定位算法
    2.3 基于高斯混合的集中式EM算法的目標定位
        2.3.1 簡述高斯混合模型
        2.3.2 基于高斯混合的集中式EM算法
        2.3.3 基于高斯混合的集中式EM算法思想
        2.3.4 基于高斯混合的集中式EM算法流程
    2.4 實驗仿真與分析
    2.5 本章小結
第三章 粒子濾波器
    3.1 引言
    3.2 粒子濾波的基本原理
    3.3 序貫重要性采樣
    3.4 重采樣原理
    3.5 粒子濾波算法流程
        3.5.1 粒子濾波在目標跟蹤中的仿真
    3.6 本章小結
第四章 基于分布式EM算法的目標跟蹤
    4.1 引言
    4.2 兩種基于分布式EM算法的概述
        4.2.1 基于增量策略的節(jié)點通信思路
        4.2.2 基于一致性策略的節(jié)點通信思路
    4.3 基于粒子濾波器的分布式EM算法的目標跟蹤
        4.3.1 基于分簇網格與一致性濾波器相結合通信思路
        4.3.2 基于分簇網格與一致性濾波器相結合的分布式EM算法通信思路
        4.3.3 基于分簇網格與一致性濾波器相結合的分布式EM算法步驟
        4.3.4 基于粒子濾波的分布式EM算法（PF-DEM）的目標跟蹤操作流程
    4.4 目標的運動模型和傳感器的節(jié)點觀測模型
    4.5 實驗仿真與分析
        4.5.1 基于PF-DEM算法的目標跟蹤的仿真比較
        4.5.2 基于PF-DEM算法仿真綜合比較
    4.6 本章小結
第五章 總結與展望
    5.1 總結
    5.2 展望
參考文獻
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
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[3]改進的DV-Hop定位算法研究[J]. 馮江,朱強,吳春春.  計算機工程. 2012(19)
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[7]基于移動信標的無線傳感器網絡節(jié)點定位[J]. 陳娟,李長庚,寧新鮮.  傳感技術學報. 2009(01)
[8]一種半徑自適應成簇多跳傳感器網絡路由算法[J]. 李長庚,譚鵬飛.  信息與控制. 2008(06)
[9]無線傳感器網絡動態(tài)節(jié)點選擇優(yōu)化策略[J]. 王晟,王雪,畢道偉.  計算機研究與發(fā)展. 2008(01)

碩士論文
[1]分布式聲源定位與跟蹤算法研究[D]. 施愛春.復旦大學 2011



本文編號：3697376