试析基于无线传感器网络的目标追踪算法研究

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时间:2019-03-19

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1、大连理工大学硕士学位论文基于无线传感器网络的目标追踪算法研究姓名:袁延召申请学位级别:硕士专业:计算机应用技术指导教师:周东清20071217大连理工大学硕士学位论文摘要集成了传感器、嵌入式技术、网络和无线通信四大技术而形成的无线传感器网络是一种全新的信息获取和处理技术。它能够协作地实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息,并对其进行处理,再传送到需要这些信息的用户,目标追踪是无线传感器网络研究的重点之一。本文首先讨论了目标追踪研究的价值和意义,分析了无线传感器网络和目标追踪的研究现状和研究重点,接着探讨了设计一

2、个无线传感器网络目标追踪算法时的几个关键技术和指标要求,还对当前比较有影响力的目标追踪算法作了分类和详细的比较。最后,针对动态的预测追踪算法(DPT)目标定位不准确、无法追踪速度大的目标等缺点提出了一种基于动态簇的无线传感器网络目标追踪算法(DCTA)。DCTA算法采用了相对比较节能的动态簇的网络模型,动态簇随着目标的移动轨迹,唤醒目标周围一跳半径内的节点来监测目标,这样就避免了盲目地唤醒节点造成的不必要的能量消耗,簇头利用簇内节点接受的目标信号的强弱给每个节点监测到的信息加权,通过加权的质心定位算法更加精确地为目标

3、进行定位和预测。同时,本文详细分析了目标可能丢失的原因,通过几何推理求证出在一个圆形监测区域内需要布置6个传感器节点,以便确保准确地监测到进入该区域内的目标。利用这一推理计算出一个区间,当目标移动到该区间时,当前簇头开始预测和唤醒下一个簇头节点,这样就能保证一旦目标丢失节点就可用高功率的感知半径准确地将其找回。由于无线传感器网络的自组织性和应用环境的特殊性,网络被破坏和节点死亡是不可避免的,针对这些情况,算法也较全面地考虑了目标追踪过程中可能出现的异常及处理方法。最后,在MaⅡab平台上对目标追踪算法进行了仿真测试。

4、仿真结果表明,动态簇模型比网格模型的网络半生存时间最高可提高27.3%,定位算法在相同密度下明显高于原先定位算法,追踪的精确率达到0.942左右,在速度相同的情况下DCTA追踪算法的失踪率比DPT算法低26.8%左右,随着速度的增加DCTA算法消耗的能量逐渐低于DPT追踪算法。关键词:无线传感器网络;目标追踪;动态簇;恢复机制大连理工大学硕士学位论文ResearchonTarget-trackingAlgorithmsinWirelessSensorNetworkAbstractWireles$salsornetwo

5、rk,whichiSmadebytheconvergenceofst玎lsor,nestedenmputafiomnetworksandwirelesscommunicationtechnologies,isanoveltechnologyaboutacquiringandprocessinginformation。ItCallbeusedforsensing,collectingandprocessinginformationofmonitoredobjects.Targettrackingisoneofthefo

6、cusissuesinWSNs。Inthispaper,firstly,wediscussthevalueoftargettrackinginwireless5tfflLsornetwork.Andtheresearchstatusandthefocusofwirelesss廿lsornetworkareanalyzed.Next,severalkeytechnologiesandguidelinearepointedoutabouttargettrackinginwirelessseilsornetwork.Wha

7、t’smore.itanalyzesandcomparesseveraldominanttarget-trackingalgorithms.Lastly。a撼州target-trackingalgorithmbasedondynamiccluster(DCTA)isproposed。ItimprovesthedisadvantagesoflocalizationandtrackinginD玎.DCTAalgorithmUSesarelativelyenergy-efficientdynamicclusternetwo

8、rkmodel.Dynamicclusterwiththetargettrajectorywakesupone-hopnodestotrackthetarget,whichcannotblindlywakeupnodestowasteunnecessaryenergy.AccordingtOthesi印alstrengthofeachnodea

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