文档介绍：Nanjing University of Aeronautics and Astronautics The Graduate School College of Automation Engineering Research on Target Tracking Technology in Wireless works A Thesis in Control Science & Engineering by Yu Chundi Advised by Associate Prof. Ding Yong Submitted in Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree of Master ofEngineering March, 2013 承诺书本人声明所呈交的硕士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。除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本承诺书) 作者签名: 日期: 南京航空航天大学硕士学位论文 I 摘要目标跟踪作为无线传感器网络典型和复杂的应用之一,是近年来的前沿热点研究问题。由于WSN的特殊性,研究适用于WSN的目标跟踪方法具有重要意义。本文对无线传感器网络中的目标跟踪算法进行了研究,并初步构建了基于WSN的目标跟踪平台,主要研究成果如下: 针对传统粒子滤波算法计算复杂且易于出现样本贫化现象的问题,提出了一种基于改进重采样的粒子滤波算法。该算法避免了重采样的循环比较运算,减少了计算时间;通过设定扩散因子使粒子变异,改善了样本的贫化现象。仿真结果表明,该算法具有跟踪精度高,实时性好的特点。针对WSN目标跟踪动态协同自组织算法中的问题,提出了一种能量有效的动态协同自组织算法。该算法将信息效用、通信开销和剩余能量三个性能指标作为节点选择的依据,通过设定阈值自适应地切换簇首和选择任务节点。仿真结果表明,该算法不仅保证了跟踪精度,且降低了网络的能量消耗,有效延长了网络的生存周期。针对无线传感器网络多目标跟踪的信号混叠和节点管理复杂的问题,提出了一种基于信号分离的多目标跟踪算法。该算法采用动态成簇的跟踪方式,共同簇成员将混叠信号分离并分配给各簇首,簇首采用改进的粒子滤波算法进行状态估计。仿真结果表明,该算法在多目标接近时能实现准确的跟踪。搭建了基于无线传感器网络的目标跟踪平台,包括基于WSN的数据采集与传输和监控软件两部分。基于WSN的数据采集与传输实现了对节点和基站信息的发送和接收;监控软件实现了上位机对基站数据的采集、分析与管理及目标位置的显示等功能。通过对系统平台的测试初步实现了对运动目标的跟踪。关键词:无线传感器网络,目标跟踪,粒子滤波,重采样,协同自组织,动态成簇基于无线传感器网络的目标跟踪技术研究 II ABSTRACT Target tracking, which isone of the typical and complex applicationsof wireless sensor networks,has eahotspotin recent to the special nature of WSN, studyingsuitable methodsfor target tracking inWSNisof great this paper, the algorithmsof target trackingin WSNare studied, anda target tracking platformis initially main contentsareas follows: Aiming at putational complexityand sample impoverishmentthat exist in particle filter, a new particle filter based on improvedresamplingis this algorithm, the parison operationis avoided,and moreeffective particles are generated through mutation according tothe dif