文档介绍：学号： S14040395
硕士学位论文
基于 Fisher 信息矩阵的目标跟踪方法研究
研究生姓名： 王锋
学科、专业： 控制科学与工程
二○一七年三月
分类号： TP37 密 级： 可公开
U D C ： 编 号：
基于 Fisher 信息矩阵的目标跟踪方法研究
RESEARCH ON THE TARGET TRACKING BASED OF FISHER
INFORMATION MATRIX
学位授予单位及代码： 长春理工大学（10186）
学科专业名称及代码：控制科学与工程（0811）
研 究 方 向： 无线传感器网络 申请学位级别： 工学硕士
指 导 教 师： 郭滨 教授 研 究 生： 王 锋
论文起止时间： —
摘 要
本研究以无迹卡滤波（UKF）为理论基础，针对现有基于距离的 WSN 分簇方法
的节点选择不精确，将随机矢量估计满足的 Cramer-Rao 下界理论与 UKF 算法相结合，
提出一种 UKF 与 Fisher 信息矩阵（FIM）节点选择相结合的动态分簇算法（UKF-F）。
该算法根据滤波的误差协方差矩阵计算，得出当前目标的信息判据。为了增强网络抗
毁性，算法将节点剩余能量作为竞选标准，用于激活最契合的预选簇成员，并组建跟
踪簇。通过仿真实验并与最近邻算法进行比较，证明了基于 Fisher 信息矩阵动态分簇
方法能够更精确的选择跟踪节点，同时也证明该算法能够降低跟踪误差。为了解决集
中式滤波算法中存在着簇头的总通信量与计算负担过高问题，提出了一种与 UKF-F
节点选择动态分簇算法相适应的贯序 UKF 算法，并使用模糊 C-均值聚类算法进行数
据分类，实现非线性高斯环境下的多目标跟踪。该方法把簇头的工作分配到各个成员
节点，极大地减少了节点之间的数据传递，避免了数据碰撞与干扰，与集中式滤波算
法进行仿真对比，最大程度上减少了网络能耗，提高了估计精度。
关键词：无迹卡尔曼滤波 目标跟踪 Fisher 信息矩阵 无线传感器网络
I
ABSTRACT
The research work is based on the theoretical of unscented Kalman filter (UKF) in
WSNs. Since the present methods based on distance can’t cluster adaptive nodes for target
tracking in WSNs, a new clu