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时间:2019-02-25
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1、塑!!三些查兰塑三兰堡篁蚤塑耄摘要无线传感器网络(WSN)成为目前国际上计算机、通信、网络、信息和控制领域的研究热点,并带来极大的学科交叉,但在理论和应用方面有很多问题有待解决。本文针对WSN中目标跟踪关键技术展开研究,重点对其自组织技术、信息协同感知和多目标问题加以研究,并构建了实验系统。本文主要工作如下:1.介绍了WSN目标跟踪关键技术中的自组织算法,着重介绍了一种WSN的动态协同自组织算f去(DCS),该算法通过在线优化该函数自适应地选择簇首及簇内成员,从而实现综合性能优化意义下的网络自组织。仿真结果表明
2、,与信息驱动的节点查询机ff,ll(IDSQ)自组织算法相比,DCS算法能有效避免“乒乓效应”问题,节省通讯能量。2.信息收益函数是平衡优化信息获取与能量节省的关键,并进行有效地网络自组织。蚍动态协同自组织算法(DES)在目标跟踪中的应用为例,选取一些典型信息收益函数在此算法下进行研究与分析。通过对信息收益函数设计评价指标,进行了参数设计,给出了其详细的性能评价,并对其受网络特性影响的鲁棒性进行了分析,最后给出刁i同应用场合的选用原则,以优化目标跟踪应用中的刚络综合性能。3.为了有效地解决WSN的多目标跟踪问题
3、,提出了基于信息收益的加权质心多目标跟踪算法,该算法通过信息收益选取节点,并利用传感器信息进行协同感知,通过传感器的属性信息进行数据关联处理。仿真结果表明,该算法与Bayes滤波协同WSN多目标跟踪相比,精度略低于后者,但算法复杂度低,失跟率低和高实时性,总体性能优于后者。4.针对WSN的实验与应用,开发了自主的WSN模块化应用软件平台SNIC【,该软件平台具有一定的通用性和可扩展性,对于研究和应用具有很好的辅助作用。将SNICI应用软件平台与硬件系统平台,构成WSN实验与仿真系统,进行了相关的实验研究,为进一
4、步深入研究打下基础。关键词:无线传感器网络,目标跟踪,自组织,信息收益,实验系统塑!!三些奎兰竺圭兰堡尘圣垒!尘!竺AbstractWirelessSensorNetworks(WSN)isahotresearchinthecross—disciplinaryfieldofcomputer,communications,networks,informationandcontr01.However,therearestillmanyproblemsintheoryandapplications.Thisthesi
5、sfocusesonthekeytechnologiesabouttargettrackingbasedonWSN,includingtheself-organiza“ontechnology,collaborativeinformationacquirementandmulti—targettrackingproblemsTheexperimentalplatformisalsoconstructed.Themaincontributionsareasfollows:1Weintroducesomeself-
6、orgallizationalgorithmsintargettrackingofWSNAdynamiccollaborativeself-organizationalgorithm,namedDCS,ispresentedIntheDCS,theclusteringheadcanbeadaptivelyswitchedanditsmembernodescanbeaddedordeletedbyonlineoptimization.Moreover,thesimulationanalysisoftheDCSis
7、proposedandthecorrespondingconclusionsaremade.Itissho'·vnthattheDCScanavoidtheproblemof“toofrequentheadswitches”andsavetheenergyincommunications,comparedwiththeclassicalInformation—drivensensorquerying(IDSQ)algorithm.2Theoptimaltradeoffbetweentheinformationa
8、cquirementandtheenergysavingisahotissueinthefieldofWSN,andhencechoosingtheinformationutilityfunction(IUF)isthekeyprobleminaboveoptimization.Herethetarget—trackingorientedapplicationisconsideredt
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