基于传感器网络的目标跟踪算法研究

基于视频传感器网络的目标跟踪模型研究

（．南京工业大学电子与信息工程学院，江苏南京２００；１１０９
２．南京理工大学计算机科学与技术学院，江苏南京２０９）１０４
摘要：提出了一种基于视频传感器网络的模型，其核心思想是通过视频节点和非视频节点相互协作建立模型，对目标进行探测、踪和定位。在探测和跟踪阶段，过非视频节点对目标进行探测。目标在移动过程中，跟通由非视频节点实时地跟踪目标大致的移动方向和位置；定位阶段，在由视频节点完成对目标准确定位。仿真结果表明，节点随机部署的情况下，在该模型可以有效地实现对目标区域的全覆盖，通过非视频节点和视频节点的相互协作，挥了非视频节点对目标探测和跟踪发
人，博士研究生，研究方向为无线传感器网络；张进明（９一）１６１，男，河北涿鹿人，博士，教授，研究方向为基于物联网的智能控制等；
白光伟（６～）男，１１，９河北玉田人，博士，教授，博士生导师，Ｃ会员，ＣＦ研究方向为网络体系结构和协议、传感器网络、多媒体网络ＱＳ。ｏ等
ＲｅｅｒｈｏｒｅａｋｎｄｌｎｖｄｏｓｎｏｅｗｏｋｓａｃｎｔｇｔｒｃｉｇｍｏｅｉｉｅｅｓｒｔｒｓａｔｎＣＥｉｕ。ＳＥａｇＺＡＧＪ — ｎＢＩｕｎ — ｅＨＮＹ－ｎ，ＨＮＨｎＨＮｎｍｉ，Ａａｇｗｉｊ，ｉｇＧ

无线传感器网络目标跟踪算法的研究

—
１２一２
２无线传感器网络目标跟踪
２１网络模型．
进行估计和更新的过程，而获得最小方差估计，从这些样本
称之为 “ 子 ” ］粒［。
无线传感器网络所有节点地位平等。严格控制中心，无
单个传感器节点能力有限无法有效地跟踪目标，需要多个传
本文对网络监测区域只有一个运动目标的跟踪研究．对于运动目标，在非常短时间内其移动速度可以近似认为是匀速的。设目标的初始位置为：％，）那么目标下一时刻位（Ｙ，ｏ置可以通过下式可以得到：
集，构造集合｛ｋｉ，（，）ｉ＝１２ … ，，，， Ⅳ｝并对粒子的权值进行重新设置，否则，（ｉ（ｊ｝，）ｉ＝，， Ⅳ‘。
跟踪两种，目前主要集中于单目标跟踪研究。Ｓｄｒｉａ等人采ｋ用线性预测方法对无线传感器目标位置进行预测，而对目从
基金项目：０８年度江苏省高校科研成果产业化推进项目（Ｚ８２０ＨＤ０ —
５６１
的无线传感器目标跟踪［。Ｓｅｇ等提出了粒子滤波的目标７ｈｎ］跟踪算法，少目标跟踪误差。粒子滤波算法在应用过程减中．存在粒子退化现象，而影响无线传感器目标跟踪精从
Ｗｋ ‘
一
感器节点协作采集数据，因此目标跟标之前，传感器节点形
成一种网络拓扑结构］。本文采用无线网络拓扑结构为簇一树型。设无线传感器节点随机分布于监测区内，基站位于网络监测区边缘，网络监测区被划分多个子区域，每个子区域

无线传感器网络中的分布式目标跟踪与定位技术

无线传感器网络中的分布式目标跟踪与定位技术无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）是一种由大量分布式无线传感器节点组成的网络系统。

这些节点能够感知环境中的各种物理量，并将收集到的数据通过网络传输给基站或其他节点。

WSN在农业、环境监测、智能交通等领域具有广泛的应用前景。

其中，分布式目标跟踪与定位技术是WSN中的一个重要研究方向。

目标跟踪与定位是WSN中的核心问题之一。

在许多应用场景中，需要对目标的位置进行实时监测和跟踪。

传统的目标跟踪与定位方法通常依赖于全局信息，要求节点之间进行频繁的通信，这不仅增加了能耗，还可能导致网络拥塞。

因此，研究人员提出了一系列分布式的目标跟踪与定位技术，以降低能耗并提高网络的可扩展性。

分布式目标跟踪与定位技术主要包括目标定位算法和目标跟踪算法。

目标定位算法用于确定目标的位置，而目标跟踪算法则用于跟踪目标的移动轨迹。

在WSN 中，节点通常通过测量目标到节点的距离或角度来实现目标定位。

常用的目标定位算法有多普勒测距算法、测角算法和基于信号强度的定位算法等。

这些算法可以根据不同的应用场景选择合适的方式来定位目标。

目标跟踪算法则是通过分析目标的运动特征来预测目标的下一个位置。

常见的目标跟踪算法有卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法等。

这些算法能够通过对目标的历史轨迹进行建模，从而实现对目标位置的预测和跟踪。

分布式目标跟踪与定位技术的关键问题之一是如何选择合适的节点进行目标跟踪和定位。

在WSN中，节点通常具有有限的计算和通信能力，因此需要选择一部分节点作为目标节点，负责目标跟踪和定位任务。

节点的选择可以通过节点自组织、节点自适应或节点协作等方式实现。

例如，可以通过节点之间的协作来实现目标跟踪和定位任务，即多个节点共同合作，通过相互通信和信息交换来提高目标定位和跟踪的准确性和可靠性。

此外，分布式目标跟踪与定位技术还需要考虑网络的能耗和通信开销。

基于颜色传感器的目标追踪算法研究

基于颜色传感器的目标追踪算法研究近年来，随着科技的不断进步，人工智能技术在各个领域中得到了广泛应用，其中一种被广泛研究的技术就是基于颜色传感器的目标追踪算法。

这项技术可以在各种场景下追踪目标，包括物体分类、人脸识别等，其基本思想就是通过颜色传感器对图像中的目标进行颜色分析，进而实现目标的持续跟踪和定位。

一、颜色传感器的原理及应用颜色传感器是一种将物体颜色转化成电信号输出的电子元件。

它的原理是通过不同色光合成出需要检测的颜色，再由传感器检测出该颜色，并输出相应电信号。

颜色传感器的应用场景非常广泛，比如自动售货机、手机、电视机等等，都会用到颜色传感器进行物体识别。

二、基于颜色传感器的目标追踪算法基于颜色传感器的目标追踪算法主要分为两个部分：特征提取和追踪匹配。

其基本思想是在视频帧中识别出需要追踪的目标，并根据目标的颜色特征在后续的帧中进行匹配，进而实现目标的持续追踪和定位。

特征提取是指对目标的颜色特征进行提取并进行编码，以便后续的比对和匹配。

通过对目标的颜色进行分析，可以确定相应的颜色模型，如RGB、HSV等，进而对目标的颜色进行描述。

在实际应用中，还可以通过纹理、形状等特征进行识别和编码，以提高目标识别的精度。

追踪匹配是指对目标在视频序列中的位置信息进行追踪和匹配，以确定目标在序列中的运动轨迹。

在匹配过程中，可以采用各种算法，如支持向量机、神经网络等，以提高匹配的准确性和速度。

同时，还可以通过滤波、卡尔曼滤波等算法对目标位置进行预测和修正，以提高追踪的精度和鲁棒性。

三、基于颜色传感器的目标追踪算法的应用在实际应用中，基于颜色传感器的目标追踪算法被广泛运用于各类图像处理和视频分析系统中。

比如在车载摄像头中，可以通过颜色传感器对行人和车辆进行分类和识别，以提高交通安全；在无人机和机器人领域中，可以通过颜色传感器对目标进行追踪和定位，以实现导航和控制。

除此之外，在安防监控和智能家居等领域中，基于颜色传感器的目标追踪算法也被广泛应用。

基于被动式传感器的目标跟踪算法研究

Ａｂｓｒｃ：Ａｌｕｈｔｅｓｎｅｐｓｉｅｒｈｉｇａｄｔａｋｎｙｔｍｔｎｅｏｙｍｅｕｅｎｔｓｔａｔｔｈｏｇｈｉｇｌａｓｖｅｓａｃｎｎｒｃｉｇｓｓｅｗｉａｇｌｎｌａｒｍｅｈｓｈａｗｉｅａｌｃｔ，ｕｏｔｏｒｓｏｄｉｇｔａｋｎｌｏｒｔｃｎｏａｌｗｉｈｔｅａｔｌｐｏｅｄｐｐｉａｉｂｔｎｗｃｒｅｐｎｎｒｃｉｇａｇｉｏｎｈｅｈｍａｎｔｄｅｌｗｅｌｔｈｃｕａｒｂｌｍ，
ｐｒｓｎｐｒａｈｅｅｔａｐｏｃ．Ｂｙｎｌｉｇｈｍｏｅｎｎｕｒｎａｇｔ，ｔｃａｇｉｕｅｏｆａｇｌａａｙｚｎｔｅｖｍｅｔｏｆｍａｅｖｅｉｇｔｒｅｓｈｅｈｎｎｇｒｌｎｅｖｃｏｒｓｓｍｍａｉｅｎｔｉｅｄａｄｔｅｏｅｖｃｏｓａｅｉｔｏｃｄｔｏｉｙｔｏｒｒｅｔｓｉｕｒｚｎｒｄｕｅｏｍｄｆｈｅｆｍｅｉ
究，并提出了相应的改进算法。通过对机动目标运动分析，总结出角度向量在时间域中的变化规律，通过引入新的计算向量，对原算法残差计算进行了修正。它对基于单个被动传感器的纯方位跟踪问题的处理提供了新的思路。仿真实验及实际应用已明了该算法有效性。证
关键词：纯方位跟踪；被动式传感器；卡尔曼滤波；跟踪算法
中图分类号：Ｖ５５６文献标识码：Ａ
Ｔｇｔｔａｋｉｇａｇｒｔａｒｅｒｃｎｌｏｉｈｍｏｉｇｌａｓｖｅｓｒｆｒｓｎｅｐｓｉｅｓｎｏ

基于深度学习的RGB-T目标跟踪技术综述

基于深度学习的RGB-T目标跟踪技术综述基于深度学习的RGB-T目标跟踪技术综述一、引言随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，目标跟踪技术在各个领域的应用日益广泛。

在一些特殊环境下，如低光、强光、复杂背景等情况下，单一传感器的RGB目标跟踪技术往往无法满足需求。

因此，基于多传感器的RGB-T目标跟踪技术逐渐受到研究者的关注。

本文将综述基于深度学习的RGB-T目标跟踪技术的研究进展和应用情况，探讨其方法、挑战和发展方向。

二、多传感器的RGB-T目标跟踪技术1. RGB-T目标跟踪的定义和特点RGB-T目标跟踪是指通过同时利用RGB传感器和热红外（Thermal-IR）传感器的信息来实现目标的准确跟踪。

由于热红外传感器能够提供目标的热能信息，因此在特殊环境下，通过融合RGB和热红外传感器的信息，能够提高目标跟踪的鲁棒性和准确度。

2. RGB-T目标跟踪的挑战与传统的RGB目标跟踪技术相比，RGB-T目标跟踪面临着更大的挑战。

首先，由于RGB和热红外传感器之间存在信息差异，如颜色、纹理等特征的差异，导致传感器融合时的异构性问题。

其次，由于特殊环境下的光照、背景等干扰因素，导致目标在不同传感器下呈现出不同的外观。

因此，如何有效地融合不同传感器的信息，提高目标跟踪的鲁棒性和准确度，是RGB-T目标跟踪技术面临的关键问题。

三、基于深度学习的RGB-T目标跟踪技术1. 基础模型：卷积神经网络（Convolutional NeuralNetwork，CNN）CNN是深度学习中最重要的模型之一，其能够自动学习图像的高层特征。

在RGB-T目标跟踪中，通过将RGB和热红外图像输入CNN，可以得到更具有鲁棒性和准确度的特征表示。

2. 融合模型：多模态融合为了解决RGB和热红外传感器间的异构性问题，研究者们提出了多种多模态融合的方法。

其中，基于特征融合的方法通过将RGB和热红外图像的特征进行融合，得到更丰富的特征表示。

无线传感器网络的位置定位与跟踪

无线传感器网络的位置定位与跟踪无线传感器网络（Wireless Sensor Networks）是一种由大量分布式传感器节点组成的网络，这些节点能够通过无线通信相互连接并协同工作。

传感器网络的位置定位与跟踪是该领域的一个重要研究方向，它可以广泛应用于环境监测、智能交通、军事侦察等各个领域。

1. 引言无线传感器网络的位置定位与跟踪是指通过已部署的传感器节点获取目标节点的位置信息，并实时地追踪其运动轨迹。

由于传感器节点的资源受限以及网络环境的不确定性，传感器网络的定位与跟踪成为一个具有挑战性的问题。

本文将介绍一些常见的无线传感器网络定位与跟踪技术。

2. 基于距离测量的定位方法基于距离测量的定位方法是一种常见且有效的传感器网络定位技术。

该方法通过测量传感器节点之间的距离来推算目标节点的位置。

常见的距离测量方法包括基于信号强度的距离估计、时间差测量和角度测量等。

这些方法在定位精度和复杂度上存在差异，研究者们不断探索着如何提高定位精度和降低计算复杂度。

3. 基于信号强度的定位方法基于信号强度的定位方法是一种简单且易于实现的传感器网络定位技术。

该方法通过测量目标节点接收到的信号强度来推算其距离。

然而，由于信号在传输过程中会受到阻尼、衰减和多径效应的影响，使得基于信号强度的定位存在较大的误差。

为了克服这一问题，研究者们通常采用校准算法来提高定位精度。

4. 基于时间差测量的定位方法基于时间差测量的定位方法是一种通过测量目标节点接收到信号的到达时间差来推算其距离的传感器网络定位技术。

这种方法通常借助全球定位系统（Global Positioning System, GPS）以及同步算法来精确测量时间差。

然而，GPS在室内环境下信号弱化，导致精度下降；同时，同步算法的复杂度较高，使得该方法的应用受到限制。

5. 基于角度测量的定位方法基于角度测量的定位方法是一种通过测量目标节点和传感器节点之间的角度来推算其位置的传感器网络定位技术。

无线传感器网络中的目标跟踪算法研究

无线传感器网络中的目标跟踪算法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）是一种由大量分布式传感器节点组成的网络，用于监测和感知环境中的物理和化学变量。

目标跟踪是WSN中的一个重要应用，它通过节点之间的协作和信息融合，实时追踪环境中的目标物体。

目标跟踪算法的研究是优化WSN性能和提高目标定位精度的关键。

在无线传感器网络中，目标跟踪算法的研究涉及到多个方面，包括目标检测、目标定位和目标追踪等。

目标检测是指在感知环境中发现目标物体的过程，通过传感器节点采集环境信息，并根据预定义的目标特征对目标进行识别。

目标定位是通过多个传感器节点的测量数据对目标进行精确定位，以确定目标的位置信息。

目标追踪是通过节点之间的协作和信息融合，实时追踪目标物体的位置和运动轨迹。

针对目标跟踪算法中的目标检测问题，研究者们提出了多种方法。

传统的目标检测方法主要基于图像处理技术，通过图像处理算法对采集的图像进行分析和处理，以发现目标物体。

然而，由于无线传感器网络中的节点资源有限，传统的图像处理方法在算力和能耗方面都存在较大的问题。

因此，研究者们不断提出针对无线传感器网络的目标检测算法。

近年来，随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的目标检测算法逐渐成为研究热点。

深度学习算法通过构建深层神经网络模型，利用大量的数据进行训练和学习，能够自动提取图像中的特征。

在无线传感器网络中，深度学习算法可以通过节点之间的协作，使用分布式的方式进行目标检测，并将检测结果传输给监控中心。

这种算法不仅能够提高目标检测的准确性，还能够降低通信能耗，提高网络的生存时间。

除了目标检测，目标定位也是目标跟踪算法中的重要问题。

目标定位算法通过节点之间的通信和信息融合，利用测量数据对目标进行定位。

在传感器节点资源有限的情况下，研究者们提出了许多有效的目标定位算法。

一种常见的方法是利用多智能体系统进行目标定位。

多智能体系统是一种由多个智能体节点组成的系统，节点之间可以通过通信和协作来实现任务目标。

基于无线传感器网络的移动目标跟踪系统研究

第３６卷第１期
２０１４年０２月
压
电
与
声
光
Ｖ０１．３６Ｎｏ．１
Ｆｅｂ．２０１４
ＰＩＥＺＯＥＩＥＣＴＲＩＣＳ＆ＡＣ０ＵＳＴ００ＰＴＩＣＳ
文章编号：１００４ — ２４７４（２０１４）０１ — ０１４７ — ０３
ｃａｔｉｏｎ，ｂｕｔａｌｓｏｍｅａｓｕｒｅｔｈｅｒａｄｉａｌｖｅｌｏｃｉｔｙｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅＤｏｐｐｌｅｒｅｆｆｅｃｔ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌｒａｄａｒｓｉｇｎａｌｐｒｏ — ｃｅｓｓｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓａｎｄｔｈｅｌｉｍｉｔｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｄｏｎ＇ｔｍａｔｃｈｔｈｅｓｔｏｒａｇｅｒｅｓｏｕｒｃｅｓｏｆｔｙｐｉｃａｌｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｐａｒｔｉｃｌｅ．ＢｙｕｓｉｎｇｍｉｎｉａｔｕｒｅｐｕｌｓｅＤｏｐｐｌｅｒｒａｄａｒｓａｓｔｈｅｓｅｎｓｏｒｎｏｄｅｓ，ｔｈｅｃｏｍｐａｔｉｂｉｌｉｔｙｏｆＰＤＲｗｉｔｈｍｉｎｉａｔｕｒｅｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｏｄｅｓｈａｓｂｅｅｎｓｔｕｄｉｅｄｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｄｅｓｉｇｎｏｆａｎｅｗｔａｒｇｅｔｔｒａｃｋｉｎｇｓｙｓｔｅｍ．ＴｈｉｓｓｙｓｔｅｍｉｓｃｏｍｐｏｓｅｄｏｆｓｅｖｅｒａｌＰＤＲｓｅｎｓｏｒｎｏｄｅｓｔｏｄｅｔｅｃｔｔｈｅｐｒｅｓｅｎｃｅａｎｄｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｔｈｅｍｏｖｉｎｇｔａｒｇｅｔ，ｏｎｅｂａｓｅｓｔａｔｉｏｎｎｏｄｅｉｓｕｓｅｄｔｏｃｏｌｌｅｃｔｔｈｅｄｅ —

基于随机有限集的传感器网络多目标跟踪

Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｔｈｓａｅｓｕｉｓｉｐｐｒｔｄｅｍｕｔ—ａｇｔｒｃｉｇｎｌｉｔｒｅｔａｋｎｉＷＳＮｕｉｇｉｉｅｅｓａｉｔ（ＳＴ）ｓｎｆｎｔｓｔｔｔｓｉＦＩＳｃ
言
近年来，随着无线通信、成电路、感器以及集传
微机电系统等技术的发展和日益成熟，低成本、低功
究口］但是对于ＷＳ多目标跟踪的研究相对较，Ｎ少，中已有的算法主要还是采用传统多目标跟踪其
跟踪进行建模，后利用粒子滤波对随机集最优贝叶斯滤波进行近似，出了一种新的多目标跟踪方法。在粒子滤波执行过然提
程中，了有效地平衡计算量和跟踪精度，据目标数目自适应地调整每一时刻的粒子数目。仿真结果表明在监视区域同时为根出现目标较少的情况下，法能够及时发现目标的出现和消失，确估计目标状态和数目。算正
ｃｍｐｅｉｎｒｃｉｇｐｅｉｏ，ｈｕｅｆａｔｌｓｉａｊｓｅｕｏｔｌａｃｒｉｇｔｈｕｅｏｌｔａｄｔａｋｎｒｃｉｎｔｅｎｍｂｒｒｉｅｄｕｔｄａｔｍａｉｙｃｏｄｎｏｔｅｎｍｂｒｘｙｓｏｐｃｓｃ
ＺＨＯＵｎ — ｏ，ＸＩＨｏｇｂＮＧａｇｆｎＣｈｎ —ｅｇ，ＧＥＮＧ — ｉｇ，ＸＩＢｏｙｎＡＯｉ —ｈＪｎｓｉ

无线传感器网络的目标跟踪算法

无线传感器网络的目标跟踪算法
陈凤娟
（辽宁对外经贸学院，辽宁大连
［摘
１１６０５２）
要］无线传感器网络有着广泛的应用，是一个重要的研究领域。在无线传感器网络的各个研究方向中，目标
跟踪是一个重－Ｊｔ－￣究内容，是很多研究方向的基础。无线传感器网络中的目标跟踪的方法很多，各种算法都有自己的优点和缺点。本文首先介绍了无线传感器网络的基本概念，然后分析各种跟踪算法的特点，提出一种跟踪算法的方案，
并对未来的研究做出展望。
［关键词］无线传感器网络；节点；目标丢失；目标跟踪；能量消耗［中图分类号］Ｇ６４２［文献标识码］Ａ［文章编号］１６７１－５９１８（２０１３）１１－０１１１－０２［本刊网址］ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｈｂｘｂ．ｎｅｔ时间窗口内，目标匀速直线运动，采用不同的权值计算方式来建立不同的跟踪方案。该算法的优点是没使用网络中的所有节点，降低了网络能耗，存在的不足是不同的权值方案增加了网络消耗，跟踪精度虽然比ＣＴＢＤ跟踪算法有一定的提高，但是仍然不是很好。ＳＴＵＮ算法把整个网络中的传感节点按功能不同划分成树形结构，汇聚节点为树根，其他节点为树叶和树枝，树叶负责目标监测，树根负责计算目标位置。ＳＴＵＮ跟踪算法的优点是机制简单、信息的融合比较好、发送信息量小、路由信息明确，它的缺点是网络能力耗费很大，网络的稳定性也较差。ＤＣＳ算法根据目标的边界形成相应数量的簇，使用簇头节点收集边界节点发送过来的信息，最后传送到汇聚节点。ＤＣＳ算法的优点是能用簇动态的跟踪目标边界，不足是簇头节点的

多传感器数据融合系统中的航迹关联和目标跟踪算法的研究的开题报告

多传感器数据融合系统中的航迹关联和目标跟踪算法的研究的开题报告一、选题依据目前随着传感技术的不断发展，传感器的类型和数量也不断增加，几乎所有的行业都产生了大量的传感数据。

而这些数据的分析和利用，依赖于精确的航迹关联和目标跟踪算法，以提高数据的准确性和可靠性。

因此，本研究的选题依据于实际需求和现实背景，对多传感器数据融合系统中的航迹关联和目标跟踪算法进行研究和探讨，以提高多传感器融合效率和准确性。

二、研究内容和方法1. 研究内容本研究将着重研究多传感器数据融合系统中的航迹关联和目标跟踪算法，主要包括以下内容：(1) 多传感器数据融合系统概述：介绍多传感器数据融合系统的概念、原理、应用和发展趋势。

(2) 航迹关联算法：研究不同传感器数据之间的匹配和关联方法，提出适合多传感器数据融合的航迹关联算法。

(3) 目标跟踪算法：针对目标数量多、密度高的情况，研究基于多传感器数据融合的目标跟踪算法，提高目标识别和跟踪的准确性与效率。

(4) 算法性能测试与分析：通过实验数据对所提出的算法进行测试，分析算法在不同情况下的性能，优化算法结构和参数。

2. 研究方法(1) 文献资料分析法：通过查询文献资料，了解传感器技术和多传感器数据融合算法的发展历程和现状，为研究奠定基础。

(2) 实验研究法：通过设计实验，在不同环境下对所提出的算法进行验证和测试，获得实验数据，分析测试结果。

(3) 模拟仿真法：通过对多传感器数据的模拟和仿真，测试不同算法在模拟环境下的性能和优化方向。

(4) 算法优化法：针对实验和模拟过程中出现的问题和不足，对算法进行优化改进，提高算法的性能。

三、研究意义(1) 对于实际应用，提高了多传感器数据融合系统的效率和准确性。

(2) 对于学术研究，探讨了多传感器数据融合系统中的航迹关联和目标跟踪算法的研究方向和思路。

(3) 对于传感技术的推广和应用，发挥了积极推动作用。

基于现代无线传感器网络的目标跟踪算法

王的，传送树结构是一种由移动目标附近的节点组成的动态树型结构，并且会随着目标的移动动态地添加或者删除一些节点，首先保证高效性而且可节省时间和开销。但是需要动态融合计算所以能量消耗比较大，所以要选取合适的融合节点。２．２现代无线传感器目标追踪的原理和方法（１）在目标节点位置附近活动是，可以通过多种方式获得节点和目标位置关系的信息，有距离和方向等关系。测量距离的方法很多，比如测量目标发出信号的能量强度，信号之前传播的条件和外
１现代无线传感器网络的结构
１．１现阶段无线传感器网络无线传感器的三个重要要素分别是：传感器、感知对象和观察者。通过无线通信方式形成的一个多跳的自组织的网络系统。１．２传感器网络的体系结构大规模布放的无线传感器网络，节点通过飞机撒播、机器投射等方式，大规模的监测对象内部和周围的信息，有着广阔的覆盖领域，无线传感器网络的一个典型体系结构包括了传感器节点、汇聚节点、Ｉｎｔｅｍｅｔ或通信卫星、任务管理节点以及观察对象可以实现监测区域内任意地点、任意时间的信息采集、处理和分析，最终通过Ｉｎｔｅｒｎｅｔ或者通过卫星讲这些传感器网络与任务管理节点通信，对任意区域监测到的数据进行高效处理，然后整合数据提供给使用
通信技术
基于现代无线传感器网络的目标跟踪算法
曹亚君袁继荣源自（商丘职业技术学院河南商丘４７６０００）

基于网格的传感器网络目标追踪研究

维普资讯
ＣｍｕｒｎｉｅｎｎｐｌａｏｓｏｐｔｇｅｒｇａｄＡｐｉｔｎ计算机工程与应用ｅＥｎｉｃｉ
２０，（）０网格的传感器网络目标追踪研究
周东清，延召袁
量消耗和追踪精确度上，能够有效地解决跟踪目标发生丢失故障后快速恢复的问题。
关键词：感器网络；传目标追踪；障恢复；故网格文章编号：０２８３（０８０ — １５０文献标识码：中图分类号：Ｐ９１０ — ３１２０）８０３ — ４ＡＴ３３
ＺＨＯＵＤｏｇｑｎ，ｎ－ｉｇＹＵＡＮｎｚａＹａ — ｈｏ
大连理工大学电信学院计算机系，辽宁大连１６２０３１
ＤｅａｔｎｆＣｍｐｔｒＤａｉｎＵｎｖｒｉｆＴｃｎｌｇＤａｉｎ，ｉｏｉｇ１０３Ｃｈｎｐｒｍｅｔｏｏｕｅ，ｌｉｅｓｔｏｅｈｏｏｙ，ｌａｙａＬａｎｎ１６２，ｉａＥ— ｉ：ｈｕｑｌｔｄ．ｎｍａｌｚｏｄ＠ｄｕ．ｕａｅ
１引言
无线传感器网络是当前在国际上备受关注的、涉及多学科
的降低。
高度交叉、知识高度集成的前沿热点研究领域。它综合了传感器技术、嵌入式计算机技术、通信技术、电源技术等多项技术。这些传感器网络技术可以使人们在任何时间、地点和环境下获得较为详细、可靠的信息，它可广泛应用于诸如国家安全、事军领域、医疗健康、交通管理、环境监测、空间探索、险救灾、抢防恐反恐等领域中。在这些应用中，目标追踪是最重要的问题

一种基于无线传感器网络的目标跟踪调度算法

网络，实现自动地对移动人物进行跟踪、定位和识别，收集
０引言
随着社会生活水平的提高，视频监控网络广泛应用于
相应的视频。
任何调度策略的目标都是尽量处理更多的网络覆盖区域的人物』获取视频资料信息不仅可以避免事件发生并且可，以用于事后的调查取证，其考虑的问题是在平衡协作中如何更好地配置和利用资源为识别工作提供条件。因此本文在综合无线传感器网络的自身特性和监控系统功能扩展清晰度要求的基础上，通过应用摄像头运动原理，一个给定的感知集合在
（．ｏｅｅｆＩｏｍｔｎＥｇｎｅｉＣｐｔｌｏｍａＵｉｒｔ，ｅｉｇ１０４，Ｃｉａ．ｌ—ｅｉＬｂＩｓｔｔｏＳｆｗｒ，ｈｎｓ１Ｃｌｇｎｒａｉｎｉｒｇ，ａｉｒｌｎｖｓｙＢｉｎ００８ｈｎ；２Ｍｕｔｍｄａａ，ｎｔｕｅｏａｅＣｉｅｌｏｆｏｅｎａＮｅｉｊｉｉｔｆｅ
Ａａｅｙｏｃｎｅ，ｅｉ０００ｈｎ）ｃｄｍｉｃｓＢｉｎ１０８，ＣｉａｆＳｅｊｇ
Ａｂｓｒｃ：ＴｈｃｅｕｌｃｅｆｔＰｖ／Ｉｖｈｂｄｅｗｏｋｖｄｏｓｒｅｌａｃｓｓｅｂｓｄｏｒｌｓｅｓｒｎｅ— ｔａｔｅｓｈｄｉｓｈｍｅｏｈｅＩ４Ｐ６ｙｒｎｔｒｉｅｕｖｉｌｎｅｙｔｍａｅｎｗｉｅｅｓｓｎｏｔｎｇｉｗｏｋａｆｅｔｖｌｎｈｎｅｉｔｌｇｎｔｃｎｒｌｆｔｅｓｓｅ．ｉｐｅｏｓｄｒｄｔｅｔｒｓｏｒｌｓｅｓｒｎｔｒ，ｒｓｃｎｅｆｃｉｅｙｅａｃｎｅｌｅｏｔｏｓｏｈｙｔｍＴｈｓｐａｒｃｎｉｅｅｈｅｆａｕｅｆｗｉｅｅｓｓｎｏｅｗｏｋｓｉ

一种基于无线传感器网络的分布式目标跟踪算法

，
，
间隔。ｉｉ２Ｓ。＝（ｓｓ Ⅵ，
，） ’ ，可以将运动方程（１）和（２）改写为
Ｓ＝ＦＳ１＋
一
，一Ｎ（Ｏ，ＡＡ）
（３）
鼽
¨ 。
因此，目标的移动可由上述的线性高斯运动模型描述。
波形成对移动目标位置的本地估计。随着目标的移动，本地估计在簇头节点间传递。仿真结果表明，基于无
线传感器网络的分布式目标跟踪算法在精度、收敛性和实时陛等方面达到很好的跟踪效果。
关键词：无线传感器网络；目标跟踪；扩展卡尔曼滤波
中图分类号：ＴＰ３９３文献标志码：Ａ文章编号：１６７２－７９８３（２０１３）０１－００３３－０４
河北科技师范学院学报
第２７卷第１期，２０１３年３月
ＪｏｕｎａｒｌｏｆＨｅｂｅｉＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅ＆ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＶｏ１．２７Ｎｏ．１Ｍａｒｃｈ．２０１３
＝ｇ（Ｓ，Ｓ）＋
无线传感器网络（ＷｉｒｅｌｅｓｓＳｅｎｓｏｒＮｅｔｗｏｒｋｓ，ＷＳＮ）是由大量部署在监测区域的传感器节点组成，通
过无线通信方式形成的一个多跳自组织网络系统，协作感知、采集和处理相关监汉０信息…。ＷＳＮ的一项基本功能是对监测区域中的特定物理目标进行跟踪。由于ＷＳＮ节点体积小，价格低廉，采用无线通信方式，以及网络部署随机，具有自组织性、鲁棒性和隐蔽性等特点，因此ＷＳＮ非常适合于移动目标的跟踪Ｊ。从概率角度分析，基于ＷＳＮ的移动目标跟踪问题即为根据ＷＳＮ顺序接收到的特定观测量，连续地对目标位置进行估计的问题。其过程通常包括目标侦测、距离测算和目标定位３个主要阶段。目标侦测阶段，ＷＳＮ节点可选择红外、超声、震动等技术根据侦测信号来判断移动目标是否出现。距离测算阶段，当ＷＳＮ节点获得侦测信号后根据观测量估算其到移动目标之间的距离或方位信息。目标定位阶段，ＷＳＮ节点利用获得的距离或方位信息互相协作，采用节点定位技术，确定移动目标的位置。由于目标跟踪系统常为非线性系统，本研究提出基于扩展卡尔曼滤波（ＥｘｔｅｎｄｅｄＫａｌｍａｎＦｉｌｔｅｒ，ＥＫＦ）的分布式跟踪算法。从仿真结果来分析，该算法达到很好的跟踪效果，十分适合于对精度和实时性要求较高的ＷｓＮ中目标跟踪应用领域。

基于传感器网络的多目标跟踪和特征管理方法

布式地管理
收稿日期：０２０ — ６２１— ３０
４４－
稿件编号：０２３４２１００４
感器网络中进行实现。对于每一个传感器，ＭＩ中的多目ＤＴＭ
作者简介：鼎元（９４）男，川郫县人，士，理工程师。研究方向：电跟踪与图像处理。王１８一，四硕助光
１分布式多目标跟踪和特征管理
文中研究重点是传感器网络中多目标的跟踪和特征管
理方法。每个传感器拥有自己的观测区域，拥有与其邻近且传感器通信的能力。如图１示一个简单的二传感器的系所统，圆圈代表传感器的观测区域。每个传感器能够对多目大标进行跟踪并在观测区域内管理目标特征。问题的难点在该于观测区域内目标的数量会随时间而变化．此我们必须寻因求一种可扩展的，相邻传感器中具有本地一致性的方法。在
ａｎｅｇｂｒｇｓｎｏｓｍｏｇｎｉｈｏｎｅｓｒ．ＤＭＴＭｎｇｓｉｅｔｉｓｏａｇｔｂｎｏｏａｉｇｌｃｎｏｍａｉｎａｄｍａｎａｎｏａｉＩｍａａｅｄｎｉｅｆｔｒｅｓｙｉｃｒｒｔｏａｉｒｔｏｎｉｔｉｓｌｃｌｔｐｎｌｆｃｎｉｔｎｙａｎｅｇｂｒｇｓｎｏｒｕｈｉｆｒａｉｎｆｓｏ．ｉａｌ，ｈｘｅｍｅｔｌｏｐｖｓｔａｕｈｍｅｈｄｃｕｄｏｓｓｃｍｏｇｎｉｈｏｎｅｓｒｔｏｇｏｅｉｓｈｎｍｔｉｎＦｎｌｔｅｅｐｒｎｓｒｅｔｓｃｔｏｏｌｏｕｙｉａｏｈｔｃｌｐｅｔｒｅｓａｄｍａａｅｔｅｒｉｅｔｉｓｐｅｉｅｙａｄｅｆｉｎｌｉｒｕｅｅｓｒｅｗｏｋｅｖｒｎｎ．ｒｋｍｕｔｌｇｔｎｎｇｉｄｎｉｅｒｃｓｌｎｆｃｅｔｉａｄｓｉｔｄｓｎｏｔｒｎｉｍｅｔａｉａｈｔｉｙｎｔｂｎｏ

二进制无线传感器网络目标跟踪方法研究的开题报告

二进制无线传感器网络目标跟踪方法研究的开题报告【摘要】无线传感器网络近年来发展迅速，其在目标跟踪方面的应用也逐渐成为研究热点。

本文提出了一种基于二进制无线传感器网络的目标跟踪方法，并详细介绍了该方法的实现过程。

该方法利用无线传感器节点之间的通信协作，将目标状态估计和位置推算等过程分配到不同的节点中，从而实现对目标的准确跟踪。

实验结果表明，该方法具有较高的跟踪精度和实时性能。

【关键词】无线传感器网络；目标跟踪；二进制编码；状态估计；位置推算一、研究背景无线传感器网络具有低成本、低功耗、易于部署等特点，近年来在各个领域得到广泛应用。

其中，目标跟踪是无线传感器网络的一个重要应用方向之一。

通过无线传感器网络对目标进行跟踪，可以在军事侦察、环境监测、交通管制等领域发挥重要作用。

传统的目标跟踪方法主要基于视觉或雷达等传统传感器，但这些传感器在应用中存在成本高、易受环境干扰等问题。

而无线传感器网络作为一种新型的传感器网络，具有较低的成本和易于扩展等优势，成为目标跟踪的重要研究方向。

二、研究内容本文提出了一种基于二进制无线传感器网络的目标跟踪方法。

该方法采用二进制编码方式，将目标状态估计和位置推算等过程分配到不同的节点中，通过节点之间的协作实现对目标的准确跟踪。

具体实现过程如下：1）状态估计：利用二进制编码的方式将目标状态量离散化表示，分配到各个传感器节点中进行状态估计。

2）位置推算：利用参数推算算法，将各个传感器节点的位置信息和目标状态量进行整合，得到目标的位置信息。

3）通信协作：通过节点之间的通信协作，实现目标状态估计和位置推算信息的交换和整合。

三、研究意义本文提出的基于二进制无线传感器网络的目标跟踪方法，可以较好地解决传统目标跟踪方法中存在的成本高、易受环境干扰等问题。

同时，该方法能够提高目标跟踪的精度和实时性，具有较好的应用前景和研究价值。

四、研究前景目前，无线传感器网络在目标跟踪方面的应用仍处于研究阶段，其在跟踪精度、实时性等方面还需要进一步研究和改进。

无线智能传感器网络中的目标跟踪算法研究的开题报告

无线智能传感器网络中的目标跟踪算法研究的开题报告一、研究背景及意义随着无线通信与计算机技术的不断发展，智能传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）成为了研究热点之一，该技术已经被广泛应用于智能家居、环境监测、智能交通等领域。

WSN系统由多个节点组成，节点之间可以相互通信，通过自组织的方式实现协同工作。

对于WSN中的目标跟踪问题，其研究意义主要体现在以下方面：1. 提高传感器节点的感知能力。

目标跟踪算法可以提高传感器节点的感知能力，从而实现对目标的精准跟踪。

2. 提高传感器网络的协同工作能力。

目标跟踪算法可以实现节点之间的数据共享和信息协同，进一步提高传感器网络的协同工作能力。

3. 实现智能化的物联网系统。

WSN是物联网系统的重要组成部分，目标跟踪算法可以为物联网系统提供更加智能化的服务。

因此，对于无线智能传感器网络中的目标跟踪算法，其研究具有重要应用价值。

二、研究现状及不足目前，WSN中的目标跟踪算法研究已经取得了不少进展。

传统的目标跟踪算法主要包括Kalman滤波和粒子滤波等，这些算法已经被广泛应用于WSN系统中。

随着WSN的应用场景越来越广泛，一些新的目标跟踪算法也被提出，例如基于深度学习的目标跟踪算法以及协同定位和地图构建算法等。

但是，当前WSN中的目标跟踪算法还存在以下不足：1. 研究成果缺乏实际应用验证。

目前，WSN中的目标跟踪算法研究大多停留在理论探索阶段，缺乏实际应用验证。

这导致一些算法在实际应用中存在很多问题，无法实现预期的效果。

2. 能耗问题。

WSN是一种资源受限的系统，节点的能耗一直是WSN研究中的热点问题。

目标跟踪算法的研究也需要考虑如何降低能耗，以提高系统的使用寿命。

3. 系统安全问题。

WSN的安全问题一直是WSN研究中的热点问题，而目标跟踪算法往往需要传输一定量的数据，因此需要考虑如何保证系统的安全性。

三、研究内容及方法为了解决上述WSN中的目标跟踪算法存在的问题，本研究将从以下几个方面开展研究：1. 设计高效的目标跟踪算法。