无线传感器网络中自主决策的目标跟踪研究

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1、中图分类号UDCTP393004．7硕士学位论文学校代码密级10533无线传感器网络中自主决策的目标跟踪研究AutonomousDecision—makingTargetTrackingResearchinWirelessSensorNetworks作者学科研究学院(指导名：吕朋朋业：计算机科学与技术向：无线传感器网络、所)：信息科学与工程学院师：郑瑾副教授论文答辩日期一2013．5．20答辩委员会主席睦松岙中南大学二。一三年五月姓专方系教原创性声明本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包

2、含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南大学或其它单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均己在论文中作了明确的说明。作者签名：墨圜盈豳日期：2Q13年上月上王日学位论文版权使用授权书本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》，并通过网络向社会公众提供信息服务。作者签名：星．胭导师签名避日期：

3、2013_年__5_5)l27日无线传感器网络中自主决策的目标跟踪研究摘要：无线传感器网络(WirelessSensorNetworks，简称WSNs)是一种由大量廉价的微型传感器节点通过自组织形式组成的智能网络系统，在军事和民用等领域有着十分广阔的应用前景。目标跟踪作为无线传感器网络中基本应用之一，一直受到人们的广泛关注与重视。由于传感器节点硬件资源十分有限，如何在保证跟踪精度的前提下降低网络能耗一直是研究的重点。现有的目标定位与跟踪算法中，节点间通过频繁通信对目标进行协作定位与跟踪，能量消耗过大。一方面，本文结合三边测量法和质心定位算法，提出了一种基于定位边及虚拟节点的加权质心

4、定位算法(LocatingEdgeanditsVirtualNode—basedWeightedCentroidTargetLocatingAlgorithm，简称LEVN．WCTL)，该算法基于多边形结构，选择距离目标较近的三个节点，以节点与目标之间的距离的倒数为权重，结合质心算法对目标位置进行估计，同时，考虑了目标周围只有两个定位节点的情况，利用定位边节点及虚拟节点对目标位置进行估计。另一方面，得到目标估计位置后，本文在多边形跟踪结构的基础上提出了一种基于节点感应度的自主决策目标跟踪算法(ANodeSensitivity·-basedAutonomousDecision·-ma

5、kingTargetTrackingAlgorithm，简称NS—ADTT)，该算法中由定位边中主端点判断目标是否在节点邻近域内，无需与其他节点进行通信便可自主决策是否参与当前时刻的目标跟踪。本文通过模拟实验将NS．ADTT算法与基于相同结构的现有目标跟踪算法做了对比，结果表明，该算法在保证一定跟踪精度的基础上，减少了参与跟踪的节点数以及节点间的通信次数，延长了网络生命周期。图21幅，表3个，参考文献60篇。关键词：无线传感器网络；目标定位；目标跟踪；节点感应度；节点邻近域；能量有效分类号：TP393IIAutonomousDecision．makingTargetTracking

6、ResearchinWirelessSensorNetworksAbstract：Wirelesssensornetworks(WSNs)isself-organizingnetworksformedbymanytinylOW．costsensors。whichiSonekindofintelligentnetworkinformationsystems．Itiswidelyusedinmilitaryandcivilfields．AsoneofthefundamentalapplicationsinWSNs，targettrackinghasattractedgreatatten

7、tionfromtheresearchers．Sincethehardwareresourceofsensornodesarelimited，hencehowtoimprovetrackingaccuracywithlOWenergyconsumptionbecomesthefocusofresearch．CurrentobjectlocalizationandtrackingAlgodthrnsputtoomuchemphasisoncoordinatedlocal