基于灰色马尔可夫模型的无线传感器网络目标跟踪算法.pdf

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1、128传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)2013年第32卷第ll期基于灰色马尔可夫模型的无线传感器网络目标跟踪算法呙邵明，郑瑾，MDZakirulAlamBhuiyan，王国军，吕朋朋(中南大学信息科学与工程学院。湖南长沙410083)摘要：基于预测的目标跟踪是无线传感器网络目标定位与跟踪中很重要的一种方法，但在实际环境中由于目标运动模式的动态变化等原因，传统预测算法对目标位置的预测往往不准确。为了克服以上不足，提出了一种基于灰色马尔可夫模型的目标跟踪(GMMTT)算法。将具有震

2、荡特点的Markov模型引入到分段灰色预测中，使目标定位既能获得较好的精度，又能适应目标运动模式的变化。预测得到目标位置后，当前跟踪节点将跟踪信息传送到目标下一时刻将要到达的预测区域，提前唤醒该区域内的节点，用尽可能少的节点实现目标有效的跟踪。实验结果表明：GMMTr算法在跟踪概率和跟踪精度方面具有较好的性能。关键词：无线传感器网络；灰色马尔可夫；目标跟踪；分段灰色预测；信息传送中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1000-9787(2013)11-0128--04GreyMarkovmodel·basedtargettra

3、ckingalgorithmforwirelesssensornetworksGUOShao．ming，ZHENGJin，MDZakirulAlamBhuiyan，WANGGuo-jun，L0Peng—peng(SchoolofInformationScienceandEngineering，CentralSouthUniversity，Changsha410083，China)Abstract：Prediction—basedtargettrackingisaveryimportantmethodfortargetlocationa

4、ndtrackinginwirelesssensornetworks，however，acommondificultyintraditionalpredictionalgorithmisthatthetargetlocationpredictionisnotaccurateinrealenvironment，duetodynamicchangeoftargetmotionmode，etc．Toovercometheseshortage，proposeagreyMarkovmodel—basedtargettracking(GMMTI"

5、)algorithm．IntroduceMarkovmodelwithturbulencecharacteristicsintosegmentationgreyprediction，whichcannotonlyachievegoodprecisionoftargetlocalization，butalsoadapttochangeoftargetmotionmode．Aftergettingpredictedpositionoftarget，currenttrackingnodespropagatetrackinginformati

6、ontothepredictedareawherethetargetwillarriveinthenextmoment，andwakeupnodesinthisareainadvance，SOthatefectivetrackingoftargetcanbeachievedwithasfewnodesaspossible．ExperimentalresultshowsthatGMMTI"algorithmhassuperiorperformanceintrackingprobabilityandtrackingprecision．Ke

7、ywords：wirelesssensornetworks(WSNs)；greyMarkov；targettracking；segmentationgreyprediction；informationpropagation0引言用马尔可夫链对目标轨迹进行预测，实现目标跟踪。但是，移动目标的跟踪和定位是无线传感器网络很重要的一马尔可夫模型根据经验值设定的转移概率主观性较大，并项应用，目前已广泛应用于环境监测、战场情况获取等领且需要大量的历史数据，预测精度难以保证。域J。在无线传感器网络目标跟踪过程中，一方面需要调文献[4]提出一种基于灰

8、色模型的目标跟踪(GM．basedtargettracking，GMTr)算法。虽然利用残差对用足够数量的节点以保证跟踪精度；另一方面，由于节点数预测结果进行修正，但是，由于灰色模型预测的局限性，比量、感知能力以及能量的