一种无线传感器网络中目标移动轨迹算法

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基于APIT技术的无线传感器网络目标定位算法

摘
要：针对无线传感器网络的目标定位问题，出了一种基于能量的目标定位算法。首先通过移动锚提
节点轨迹的采集，形成虚拟锚节点，利用三边定位确定未知节点的位置，加锚节点的密度。采用近似三增
角形内点测试（ＰＴ算法对目标节点进行定位，加入了加权质心因子，锚节点对目标节点的不同影ＡＩ）并用
ｔｔＡＩ）ｅ（ＰＴｓ
Ｔａｇｔｌｃｔｎｌｏｉｈｂｓｄｏｎｒｙａｄｒｅｏａｉｇａｇｒｔｍａｅｎｅｅｇｎ
ＡＰＩｔｃｎｏｏｙｉｒｌｓｅｓｒｎｔｒｓＴｅｈｌｇｎｗｉｅｅｓｓｎｏｅｗｏｋ
ｉｉｃａｅ．ｎａｐｏｉａｏｔｎｔａｇｌｔｎｔｔＡＩ）ｔｈｏｇａｏｔｅｏｉｏｉｇｊｔｓｎｒｓｄＡｒｘｔｐｉ — －ｎａｏｓ（ＰＴｅｎｌｙｓｄｐｄｉｔｓｉｎｏｅｅｐｍｅｎｉｒｕｉｅｉｃｏｗａｅｎｈｐｔｎｏｂｃｆ
响力来确定加权因子，以提高定位精度。仿真结果表明：该算法可以有效地提高无线传感器网络目标定位
的精度。
关键词：无线传感器网络；定位方法；加权因子；近似三角形内点测试
中图分类号：Ｔ３３Ｐ９文献标识码：Ａ文章编号：１０－７７２１）８０６－３００９８（０００－０００
ａｄｎｅｌｃｉｔｎｏｉｅｅｓｓｎｏｅｗｏｋ．ｆｒａｄｎｅｇｔｄｆｃｏ．ｈｒｕｎｅｏＣｏｏｅｏｎｏｏａｚｉｆｒｌｓｅｓｒｎｔｒｓＡｅｄｉｇａｗｉｈｅａｔｒｔｅｉｌｅｃｆｄｌａｏｗｔｄｎａｈｒｎｄｓｔｕｋｏｎｌｃｔｎｉｓｄｔｅｅｉｅｔｅｗｅｇｔｇｆｃｏｎｍｐｏｅｔｅｐｓｔｎｎｃｕａｙＴｓｅｕｔｎｎｗｏａｉｓｕｅｏｄｔｒｎｈｉｈｉａｔｒａｄｉｒｖｈｏｉｏｉｇａｃｒｃ．ｅｔｒｓｌｏｍｎｉｓｉｄｃｔｈｔｔｅＡＰＴｔｃｎｌｇａｒｎｉｈｒｔｒｅｃｔｇｐｅｉｉｎ．ｕｈｃｕａｙｏｒｅｃｔｇｉｎｉａｅｔａｈＩｅｈｏｏｙｃｎｂｇｈｇｅｇｔｏａｉｒｃｓｉａｌｎｏｔｓｔｅａｃｒｃｆｔｇｔｏａｉｈａｌｎｎｗｒｌｓｅｓｒｎｔｒｓｃｎｂｍｐｏｅｆｃｉｅｙｉｅｅｓｓｎｏｅｗｏｋａｅｉｒｖｄｅｆｔｌ．ｅｖＫｅｒｓｙｗｏｄ：ｗｒｌｓｅｓｒｎｔｏｋ；ｏｉｏｉｇａｐｏｃｉｅｅｓｓｎｏｅｗｒｓｐｓｉｎｎｐｒａｈ；ｗｉｈｉｇｆｃｏ；ａｐｏｉｔｉｔｎｔａｇｌｔｎｔｅｇｔａｔｒｐｒｘｍａｅｐｎ－－ｎｕａｉｎｏｉｒｉｏ

无线传感网络的目标跟踪技术

41网络通信技术Network Communication Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering要想在大数据背景下，节省传感器节点中的能量，需要对传感器网络进行优化，积极采用网格状结构，对其中的节点整合。

当网络没有侦测事件发生的时候，其中的普通节点就会处于休眠状态。

基于此，需要对无线传感网络的目标跟踪技术进行分析，从而保证数据信息传输的有效性。

1 目标跟踪技术的发展背景无线传感网络已经成为了社会发展中的必不可少的内容，其中所涉及到的数据信息也是非常多的，这就需要加强对目标跟踪技术的有效应用，可以说目标跟踪是无线传感器网络中的主要内容之一，其可以实现对多目标的跟踪定位，其目的是确定目标的位置以及运动状态，实现对其中信息的整合[1]。

在此过程中，还涉及到了WSN 中的定位和数据融合等多种关键技术，其中的目标节点会受到多个因素的影响，并且其中数据信息的机动性以及隐蔽性也比较强。

因此，需要对多目标跟踪问题进行整合，实现在复杂环境中数据信息的准确定位。

在无线传感网络的主要内容进行分析时，发现其中的目标跟踪方法是比较多的，要想提高系统跟踪的精度，需要节省节点中的能量开销，加强对其中节点的检测，及时发现其中的问题。

2 跟踪目标中的问题2.1 跟踪精度目前，无线传感器网络中的目标跟踪技术已经在计算机发展中得到了有效应用，是其中比较常见的算法，其中的目标计算位置和实际位置之间存在一定的误差，不断提高跟踪的精确度。

在此过程无线传感网络的目标跟踪技术张天宇（北京邮电大学北京市 100876）中，需要注意的是，其精度越高并不代表着效果就越好。

因此，要想提高目标的跟踪精确度，需要多融合一些较多的节点数据，这种方式会可以减少能量开销[2]。

2.2 跟踪能量消耗在对无线传感器网络进分析时，发现其中所跟踪的目标大都是应用于复杂的环境中，其中的节点能量消耗也是一个比较关键的问题。

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。

无线传感器网络中的目标追踪与定位算法

无线传感器网络中的目标追踪与定位算法无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）是由大量的无线传感器节点组成的网络系统，这些节点可以感知环境中的各种信息，并将其传输到基站或其他节点。

在WSN中，目标追踪与定位是一项重要的任务，它可以帮助我们实时监测和跟踪目标的位置和运动状态。

本文将介绍一些常用的目标追踪与定位算法，并讨论它们的优缺点。

一、基于距离测量的目标追踪与定位算法基于距离测量的目标追踪与定位算法是通过测量目标与节点之间的距离来实现的。

常用的距离测量技术包括RSSI（Received Signal Strength Indicator）和TOA （Time of Arrival）等。

这些算法通常需要节点之间进行通信和协作，以计算目标的位置。

1. RSSI算法RSSI算法通过测量目标与节点之间的信号强度来估计距离。

该算法基于信号衰减模型，根据信号强度与距离之间的关系，计算目标的位置。

然而，由于信号在传输过程中容易受到干扰和衰减，使得RSSI算法的定位误差较大，尤其在复杂的环境中。

2. TOA算法TOA算法通过测量目标与节点之间信号的传播时间来估计距离。

该算法利用无线信号的传播速度和时钟同步技术，计算目标的位置。

相比于RSSI算法，TOA算法具有更高的定位精度，但需要节点之间进行精确的时钟同步，增加了系统的复杂性和成本。

二、基于角度测量的目标追踪与定位算法基于角度测量的目标追踪与定位算法是通过测量目标与节点之间的角度来实现的。

常用的角度测量技术包括AOA（Angle of Arrival）和TDOA（Time Difference of Arrival）等。

这些算法通常需要节点之间进行通信和协作，以计算目标的位置。

1. AOA算法AOA算法通过测量目标与节点之间的信号入射角度来估计目标的位置。

该算法利用阵列天线或多个节点的信号测量结果，计算目标的方向和位置。

然而，AOA算法对节点之间的位置和天线阵列的几何结构要求较高，且容易受到信号多径效应和噪声的影响。

无线传感器网络启发式移动轨迹策略的研究

ｓｕｉｎｔｐｅ．ａｅｎｔｉｇａａｈｕｉｉａｏｉｍ，ａｅ，ｈＳ（ｏｔｅｅｒｙａｄＳｅｄｅｒｙａｄａｅｄＢｄｏｓｏｌｅｒｔｌｒｈｎｍｌｔｅｃｔｆｓｓｓｈ，ｓｃｇｔｙＳｓｒｎｄＳｃｉｎｐｅ）ｈｅｕｔ
ＩｔｇａｅａＩ）ｉｅｐｓｄｔｍａｕｅｔｅＳｂｉ．ｉｌｉｓｓｏｈｔｔｅＳｌｒｈｏｎｅｒｔｄＧｉＧｗｌｂｏｅｏｅｓｒｈＳａｉｙＳａｏｈｗｔａ，ｈＳａｏｉｍｉｎｔｎ（ｌｌｔｍｕｔｎｇｔｓ
点监控的区域。基于此研究目标，提出一种兼顾安全和时效性能的Ｓ（ｅｕｉｎｐｅ）ＳＳｃｒｙａｄＳｅｄ￣发式的移动轨迹策略ｔ
和相应的评价指标—— 综合增益ＩｔｇａｅｉＩ。此策略无需全网拓扑信息的支持，能动态地反映目标对安ｎｅｒｔｄＧａｎ（Ｇ）全和时效两种性能的不同需求。通过仿真试验证明，该策略对网络中节点密度和分布有更低的敏感性；和经典的
ｔｏｏｇｌｔｄｅ，．．ｇｖｎａｔｕｉｅｅｔｇＷＳｈｗｔｅｉｎａｂｅｔｌｃｍｏｉｎｔｃｔｉｈｈｒｕｈｙｓｕｉｉ，ｉｅｎｉｒｓｎｄｔｃｉＮ，ｏｏｄｓｎｏｊｃｏｔｒｋｗｉｈｇｄｅｎｏｎｇｏｏａｈ
Ｍａ．０８ｒ２０
无线传感器网络启发式移动轨迹策略的研究
秦宁宁① 张林② 山秀明② 徐保国①
２４２）１１２ ① 江南大学通信与控制工程学院无锡ｆ ② 清华大学电子系北京（

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。

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

基于现代无线传感器网络的目标跟踪算法

基于现代无线传感器网络的目标跟踪算法
基于现代无线传感器网络的目标跟踪算法
随着科技的不断进步和发展，无线传感器网络逐渐成为一项重要的技术。

在无线传感器网络中，节点可以通过无线通信收集周围环境的数据，并在一定范围内进行通信和协作。

利用这种网络技术，可以设计出一种基于现代无线传感器网络的目标跟踪算法，实现实时跟踪目标的目的。

具体实现上，基于现代无线传感器网络的目标跟踪算法可以通过以下步骤来实现：
首先，通过一些传感器节点对目标进行探测和定位。

这些传感器节点可以利用不同的传感器（如红外线、超声波等）来探测目标，并通过将测量结果通过网络传输到跟踪算法进行处理。

其次，通过一些跟踪算法对数据进行分析和处理。

常见的算法包括扩展卡尔曼滤波（EKF）、粒子滤波（PF）等。

这些算法利用传感器提供的数据，预测目标下一个位置的可能位置，从而实现目标的跟踪。

最后，将跟踪结果通过网络传输给其他节点，从而实现分布式计算和协同跟踪。

这种分布式跟踪方法可以克服单个节点的计算和存储能力不足的问题，同时可以实现对目标的更好的跟踪和控制。

除此之外，基于现代无线传感器网络的目标跟踪算法还可以结
合图像处理技术来实现更精确的跟踪。

通过对目标的图像进行分析和处理，可以准确获取它的位置和状态信息，从而提高跟踪的精度。

总之，基于现代无线传感器网络的目标跟踪算法具有跟踪精度高、计算效率高等优点。

随着传感器技术和算法的不断发展，这种技术将在未来的各个领域中得到更加广泛的应用。

无线传感网络中的目标追踪与定位算法研究

无线传感网络中的目标追踪与定位算法研究无线传感网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）是由大量分散部署的无线传感器节点组成的网络系统，可以用于各种监测和控制任务。

其中的目标追踪与定位算法是WSN中的研究热点之一。

目标追踪与定位是WSN中的基础问题，其核心是通过无线传感器节点感知目标的位置信息，并将其准确地定位。

目标追踪主要涉及目标在移动过程中的位置跟踪，而定位则是指在目标位置未知情况下根据传感器节点的信息推算目标位置。

近年来，针对目标追踪与定位问题，研究者们提出了一系列的算法。

其中，最常用的方法之一是基于距离测量的三角定位算法。

该算法通过测量节点与目标之间的距离，并利用节点之间的距离信息进行三角定位计算，进而推算出目标的位置。

该方法简单易行，但对节点的位置布局有一定要求，且在多目标或密集目标情况下效果欠佳。

除了三角定位算法，还有一类基于测量模型的目标追踪与定位算法。

该算法通过节点测量目标的某些属性（比如速度、方向等），利用模型预测目标的位置。

这种方法不依赖于节点的位置布局，适用于复杂环境下的目标追踪与定位，但在目标运动模式复杂或多目标情况下可能存在困难。

此外，还有一种基于区域划分的目标追踪与定位算法。

该算法根据网络中的拓扑结构将区域划分为若干个子区域，在每个子区域中部署若干个节点进行目标追踪与定位。

该方法可以克服传统算法中的一些问题，如一致的节点布局要求等，但在目标跨区域移动时可能存在连续性问题。

值得一提的是，目标追踪与定位算法的研究中还涉及到多传感器融合、协作定位等技术。

通过融合不同传感器节点的信息或通过节点之间的协作，可以提高目标追踪与定位算法的准确性和稳定性。

例如，可以通过融合加速度传感器和陀螺仪等传感器的数据，实现对目标的姿态估计；或者通过节点之间的相互通信，利用分布式算法实现目标的协作定位。

当然，在实际应用中，目标追踪与定位算法还面临一些挑战。

如传感器节点的能量限制、网络拓扑的变化、传感器误差等。

无线传感器网络中的目标跟踪算法

无线传感器网络中的目标跟踪算法引言随着无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）的发展，越来越多的研究人员开始关注无线传感器网络中的目标跟踪问题。

目标跟踪是指利用无线传感器网络中的节点对特定对象进行监测和追踪的技术。

目标跟踪在安防、环境监测、智能交通、军事侦察等领域都有重要的应用价值。

本文将介绍无线传感器网络中的目标跟踪算法，着重介绍了几种常用的目标跟踪算法及其优缺点。

一、基于定位的目标跟踪算法基于定位的目标跟踪算法是一种常见的目标跟踪算法，它利用无线传感器网络中的节点定位信息对目标进行定位和跟踪。

目前，基于定位的目标跟踪算法主要有两种：基于多普勒测量的目标跟踪算法和基于信号强度测量的目标跟踪算法。

1. 基于多普勒测量的目标跟踪算法基于多普勒测量的目标跟踪算法利用多普勒效应测量目标与节点的距离和速度信息，从而对目标进行定位和跟踪。

该算法适用于目标高速移动和节点分布稀疏的情况。

它的优点是能够提供准确的目标速度信息，因此适用于对高速移动目标进行跟踪。

缺点是需要使用复杂的多普勒测量技术，硬件成本和能量消耗较高。

2. 基于信号强度测量的目标跟踪算法基于信号强度测量的目标跟踪算法利用节点接收到的信号强度信息测量目标与节点的距离信息，从而对目标进行定位和跟踪。

该算法适用于节点分布密集和目标速度较低的情况。

它的优点是简单易实现，硬件成本和能量消耗较低。

缺点是准确度较低，易受到信号干扰和障碍物阻挡的影响。

二、基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法是一种常用的目标跟踪算法，它利用卡尔曼滤波对目标状态进行估计和预测，从而对目标进行跟踪。

该算法适用于节点分布密集和目标速度较低的情况。

它的优点是准确度高，能够对目标状态进行精确估计和预测，具有一定的鲁棒性。

缺点是处理非线性系统时，需要使用扩展卡尔曼滤波算法，计算量较大。

三、基于粒子滤波的目标跟踪算法基于粒子滤波的目标跟踪算法是一种基于贝叶斯滤波的目标跟踪算法，它利用粒子滤波对目标状态进行估计和预测，从而对目标进行跟踪。

无线传感器网络中一种基于移动Sink的数据收集算法

（北京建筑工程学院计算机教学与网络信息部，北京１０４）００４
摘要：针对移动无线传感器网络设计一种不依赖于节点地理位置的基于移动汇聚节点（ｉ）Ｓｋ的数据收集算法（ｏｉｉ — ｎＭｂｅｎｌＳｋ
ｂｓｄＤｔＧｔｅｉｇＭＳＧ。该算法解决了无线传感器网络中多跳路由通信时出现能量空洞的“ ａｅａａｒ，Ｄ）ａｈｎ热点” 问题。Ｓｎｉｋ沿途以最近
无线传感器节点的移动是不可避免的．如：测野例监
项目来源：基于信息资源有效管理的ＲＩＦＤ关键技术研究项目（００２０）现代信息技术在教学应用中的研究项目（Ｏ１１０６８；ＹＩ一
收稿Ｅ期：０ｌｌ— ４ｔ２１— １２
节点。底层是簇内节点与Ｃｕｔｌｓｒ的通信，ｅ上层是固定节点之间的通信。
在图３所示的簇一拓扑结构中，员节点将树成数据发送给各自的ＣｕｔｒＣｕｔｒ数据融合后发ｌｓ．ｌｓ将ｅｅ送给对应的固定节点，经由其它的中间固定节点再路由发送到Ｓｎ。由于节点的移动性和Ｃｕｔｒｉｋｌｓ负ｅ责簇内的通信调度，对簇内成员节点，ｌｓｒ相Ｃｕｔ将ｅ消耗更多的能量。因此，网络将定期地重新进行分簇，择能量较高的且距离固定节点最近的移动节选点担任Ｃｕｔｒ从而将所有负载均匀地分布到所有ｌｓ，ｅ节点。该簇一拓扑结构既能实现高效节能，能树又降低数据包碰撞的几率，得整个ｍＷＳ使Ｎ有较好的数据吞吐量Ｊ。

无线传感器网络中移动节点轨迹预测算法研究

无线传感器网络中移动节点轨迹预测算法研究现代物联网技术中，无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）已成为一种非常重要的数据采集和处理手段。

随着人们对于WSN的应用需求不断增加，WSN中的移动节点也越来越多。

然而，WSN中移动节点的不确定性和复杂性使得对其进行轨迹预测十分困难，因此，研究无线传感器网络中移动节点轨迹预测算法具有非常重要的现实意义和实际应用价值，本文就对这一问题进行了探讨。

一、无线传感器网络中移动节点轨迹预测算法的概念和意义在无线传感器网络中，移动节点指的是可以在WSN内部任意移动并收集环境信息、将信息传回WSN中心节点或其他移动节点的节点。

由于移动节点只有在移动过程中才能收集到环境数据，因此对移动节点轨迹的预测就成为了解决WSN中数据准确性问题的重要步骤。

移动节点轨迹预测算法的研究和应用有着很广泛的现实意义，主要体现在以下几个方面：1、智能化管控：通过获取移动节点的轨迹信息，能够对WSN 进行智能化管控，以达到提高环境监测精度和数据质量的目的。

2、物联网应用：智能交通、环境监测、智能家居等物联网应用领域，移动节点轨迹预测算法提高了数据采集和处理的准确性和实时性，对物联网的发展有着极为重要的作用。

3、军事侦察：通过预测敌方移动节点的轨迹，能够实现对敌方在指定区域内的活动情况进行有效监控和侦察，为军事防卫和保卫国家安全提供强有力的支持。

二、移动节点轨迹预测算法的研究现状目前，基于无线传感器网络中移动节点轨迹预测算法的研究已有很多，主要包括以下几个方面：1、基于历史数据预测：通过收集移动节点历史数据，从中提取和分析节点的运动特征，通过统计学和机器学习算法预测节点的下一个位置。

2、基于协同感知的预测：利用传感器的网络效应，提高对移动节点位置的感知范围，通过多节点感知、多模式融合，实现移动节点行为预测。

3、基于时间序列的预测：通过对移动节点历史数据中的时间序列进行建模，利用ARIMA等时间序列预测算法，进行移动节点轨迹预测。

一种无线传感器网络移动节点的三维定位算法

一种无线传感器网络移动节点的三维定位算法邹斌;李长庚【摘要】定位技术是无线传感器网络最重要的技术之一.对无线感器网络在三维空间的移动节点,提出一种基于蒙特卡洛的三维无线传感器网络非测距分布式定位算法.算法利用外接正方体来表示节点的通信范围和移动范围,根据未知节点每时隙最大移动范围和锚节点通信范围形成采样区域,依据锚箱的体积确定采样数量,随机采集的样点取均值作为未知节点的估计位置.介绍算法的原理,并进行仿真分析.仿真结果表明,在锚节点比例较少的情况下,该算法能获得比较理想的定位精度,优于传统的质心算法,有效实现了移动节点在三维空间的定位,且无须额外硬件支持和昂贵的测距设备,适合于大规模的无线传感器网络的节点定位.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2015(032)001【总页数】4页(P132-135)【关键词】定位;无线传感器网络;三维空间;移动节点【作者】邹斌;李长庚【作者单位】中南大学物理与电子学院湖南长沙410083;中南大学物理与电子学院湖南长沙410083【正文语种】中文【中图分类】TP393随着无线通信、数据处理和传感技术的进步，使得传感器节点在能量有限、体积小的空间内实现计算和无线通信等功能[1]。

无线传感器网络已经在很多领域得到广泛研究和应用，如气象环境监测、化学或生物试剂检测器、机器监控、医疗、智能楼宇、防灾、货物跟踪、交通监控和军事侦察等。

在无线传感器网络许多应用中，如果只收集到传感器节点的物理数据而不知该节点的地理位置是没有意义的，因此WSNs节点定位算法具有重要的研究意义。

按算法的计算方式可分为集中式定位算法与分布式定位算法。

根据在定位过程中是否测量实际节点间的距离，可以将这些算法分为：基于测距的方法和与距离无关的方法。

基于测距的方法须要测量相邻节点间的绝对距离或方位，从而能计算出未知节点的位置，如：基于到达时间TOA的定位方法[2]、基于到达时间差TDOA的定位方法[3]、基于到达角度AOA的定位方法[4]和基于接受信号强度RSSI的定位方法[5]等，此类算法有相对较高的精度，但需要额外的硬件设备和高的通信开销，因此其不适合低功耗低成本的应用[6]。

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目录1. 引言2. 无线传感器网络概述3. 目标跟踪算法概述4. 基于测量模型的目标跟踪算法5. 基于滤波器的目标跟踪算法6. 基于优化方法的目标跟踪算法7. 无线传感器网络中的目标跟踪算法应用8. 结论1. 引言近年来，无线传感器网络在目标跟踪领域发挥了重要作用。

传感器网络由许多节点组成，节点能够感知环境中的各种信息，并将这些信息传输给其他节点，通常由中心节点收集并处理。

目标跟踪算法是无线传感器网络中的一个关键问题，它旨在实现对目标的实时监测和定位。

本文将重点探讨无线传感器网络中的目标跟踪算法及其应用。

2. 无线传感器网络概述无线传感器网络是由分布在空间中的许多具有通信能力的传感器节点组成的网络。

这些节点能够通过无线通信传输数据，并协同工作以实现某种任务。

无线传感器网络具有自组织、自适应、灵活等特点，并广泛应用于环境监测、智能交通、军事等领域。

3. 目标跟踪算法概述目标跟踪算法旨在对目标进行实时监测和定位。

根据实际应用需求和具体场景，目标跟踪算法可以分为基于测量模型、基于滤波器和基于优化方法等多种类型。

这些算法通过传感器节点收集目标的测量信息，然后利用数学模型对目标进行估计和预测，进而实现目标的跟踪和定位。

4. 基于测量模型的目标跟踪算法基于测量模型的目标跟踪算法通过利用目标的测量信息来预测目标的位置和运动状态。

这些算法通常采用概率模型或统计模型对目标进行建模，并利用贝叶斯滤波或最大后验概率等方法来实现目标跟踪。

常见的基于测量模型的目标跟踪算法有卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。

5. 基于滤波器的目标跟踪算法基于滤波器的目标跟踪算法是一种迭代更新的方法，通过将当前的观测结果与先前的估计结果进行融合，来预测目标的下一步位置和状态。

常见的基于滤波器的目标跟踪算法有卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器、无迹卡尔曼滤波器等。

这些算法通常适用于目标运动模型已知的情况下。

6. 基于优化方法的目标跟踪算法基于优化方法的目标跟踪算法通过将目标跟踪问题转化为一个数学优化问题，来求解目标的最优位置和状态。

无线传感器网络的定位与轨迹跟踪方法

无线传感器网络的定位与轨迹跟踪方法无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）是由大量分布式的传感器节点组成的网络系统，这些节点能够自动感知环境中的信息，并进行无线通信与数据处理。

在无线传感器网络中，定位与轨迹跟踪是一项关键任务，它可以用于诸多应用领域，如环境监测、智能交通、无线通信等。

在无线传感器网络中，节点的位置信息对于很多应用是至关重要的。

准确的定位可以帮助用户了解物体或个体在空间中的位置分布，进而进行进一步的数据分析和决策。

同时，轨迹跟踪可以实时记录物体或个体的运动轨迹，从而为物体的运动规律建模和行为分析提供基础。

目前，研究者们提出了多种无线传感器网络的定位与轨迹跟踪方法，下面将就几种常见方法进行介绍。

一、基于测距的定位方法基于测距的定位方法是通过测量传感器节点之间的距离或相对位置来实现定位。

这种方法通常需要节点间相互通信，或者引入距离测量设备，例如全球定位系统（GPS）。

一种常见的基于测距的定位方法是距离向量法（Distance Vector，DV）和多边形法（Polygon）。

距离向量法根据节点之间的距离信息构建网络拓扑，利用距离信息进行定位。

而多边形法则根据节点间的多边形约束关系进行定位，通过多边形内角和边长关系计算位置。

二、基于信号强度的定位方法基于信号强度的定位方法是通过测量传感器节点接收到的信号强度来确定节点的位置。

这种方法不需要节点间通信，只需利用节点接收到的信号强度与距离之间的关系进行定位。

常用的基于信号强度的定位方法有指纹定位法（Fingerprint），它通过事先收集节点位置与信号强度的对应关系建立指纹数据库，再通过匹配节点接收到的信号强度和已知指纹数据库进行定位。

三、基于角度的定位方法基于角度的定位方法是通过测量传感器节点之间的角度信息来实现定位。

这种方法一般需要节点具备方向感知能力，例如使用天线阵列进行角度估计。

一种常见的基于角度的定位方法是超宽带（UWB）定位方法。

无线传感器网络中的移动目标跟踪算法优化

无线传感器网络中的移动目标跟踪算法优化无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）是一种由大量分布式无线传感器节点组成的网络，这些节点能够感知环境中的物理或化学变化，并将其数据传输给网络的其他节点或基站。

WSN广泛应用于环境监测、智能交通、军事侦查等领域。

在这些应用中，对移动目标的快速、准确的跟踪是十分重要的。

目标跟踪是无线传感器网络中的一项关键任务。

传感器节点需要实时检测目标的位置，并将目标的信息传输给基站或其他节点。

然而，由于传感器节点资源有限，如能量、计算能力和通信带宽，以及环境的复杂性，有效进行移动目标跟踪是具有挑战性的。

为了优化无线传感器网络中的移动目标跟踪算法，以下是一些可能的优化方法。

1. 路由算法优化：传感器节点之间的路由选择对于目标跟踪的实时性和准确性至关重要。

现有的路由算法可能会在节点选择路径时存在延迟或网络拥塞。

因此，通过改进路由选择策略，如使用覆盖范围最大的节点作为中继节点，可以减少数据传输的延迟，提高目标跟踪的实时性。

2. 目标检测与跟踪算法优化：目标检测和跟踪是移动目标跟踪的核心。

传感器节点需要即时准确地检测到目标，并追踪目标的位置。

优化目标检测算法，如基于深度学习的目标检测算法，可以提高目标检测的准确率。

同时，优化目标跟踪算法，如卡尔曼滤波算法或粒子滤波算法，可以提高跟踪的实时性和准确性。

3. 能量管理优化：能量是无线传感器网络中最宝贵的资源之一。

优化能量管理是提高移动目标跟踪性能的关键。

通过降低传感器节点的功耗，如采用低功耗的传感器或优化传感器节点的工作模式，可以延长传感器节点的寿命，从而提高目标跟踪的持久性。

4. 数据压缩与传输优化：传感器节点需要将检测到的目标信息传输给其他节点或基站。

然而，数据传输可能会受到网络拥塞和带宽限制的影响。

因此，优化数据压缩算法，如断点压缩算法或贪婪压缩算法，可以减少传输的数据量，提高数据传输的效率。

5. 网络拓扑优化：传感器节点的网络拓扑结构对目标跟踪的性能有着重要的影响。