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1、控制理论与控制工程专业优秀论文控制理论与控制工程专业优秀论文 基于粒子滤波的无线传感器网基于粒子滤波的无线传感器网络目标跟踪络目标跟踪关键词：非线性滤波关键词：非线性滤波 粒子滤波粒子滤波 无线传感器网络无线传感器网络 目标跟踪目标跟踪摘要：无线传感器网络(WSN)作为 21 世纪最具影响力的技术之一，应用领域十 分广泛，其中一个重要应用便是目标跟踪。目标跟踪模型通常情况下是非线性 模型，传统的卡尔曼滤波在解决非线性问题时有其局限性，并且当解决多目标 跟踪时，传统的数据融合方法也不能很好地解决非线性问题。另外，无线传感 器网络有其自身的特点，不同的传感器网络性能也不尽相同，比如可靠性、跟 踪精
2、度和实时性等，若采用传统的单一类型节点的传感器网络，则很容易产生 瓶颈问题，从而影响整个网络的有效运作。 粒子滤波是一种基于递推计算的 序列蒙特卡罗算法，它采用一组从概率密度函数上随机抽取的并附带相关权值 的粒子集来逼近后验概率密度，从而不受非线性、非高斯问题的限制。虽然粒 子滤波存在诸多优点，然而它仍然存在诸如粒子数匮乏、滤波性能不高、实时 性差等问题。因此本文主要利用改进的粒子滤波算法，来研究无线传感器网络 单目标与多目标跟踪问题。 本文在分析了无线传感器网络目标跟踪相关内容， 研究了非线性滤波相关理论后，提出将粒子滤波应用到等级结构的无线传感器 网络目标跟踪模型中，并且对现有基于粒子滤波
3、多目标跟踪算法进行改进，提 出了基于 PF、UPF 和改进的 UPF 算法的多目标跟踪算法。并且将三种算法进行 比较，仿真实验证明，将改进的粒子滤波算法应用到 WSN 目标跟踪中是可行的， 并且精度和实时性分别有所提高。正文内容正文内容无线传感器网络(WSN)作为 21 世纪最具影响力的技术之一，应用领域十分 广泛，其中一个重要应用便是目标跟踪。目标跟踪模型通常情况下是非线性模 型，传统的卡尔曼滤波在解决非线性问题时有其局限性，并且当解决多目标跟 踪时，传统的数据融合方法也不能很好地解决非线性问题。另外，无线传感器 网络有其自身的特点，不同的传感器网络性能也不尽相同，比如可靠性、跟踪 精度和实
4、时性等，若采用传统的单一类型节点的传感器网络，则很容易产生瓶 颈问题，从而影响整个网络的有效运作。 粒子滤波是一种基于递推计算的序 列蒙特卡罗算法，它采用一组从概率密度函数上随机抽取的并附带相关权值的 粒子集来逼近后验概率密度，从而不受非线性、非高斯问题的限制。虽然粒子 滤波存在诸多优点，然而它仍然存在诸如粒子数匮乏、滤波性能不高、实时性 差等问题。因此本文主要利用改进的粒子滤波算法，来研究无线传感器网络单 目标与多目标跟踪问题。 本文在分析了无线传感器网络目标跟踪相关内容， 研究了非线性滤波相关理论后，提出将粒子滤波应用到等级结构的无线传感器 网络目标跟踪模型中，并且对现有基于粒子滤波多目标
5、跟踪算法进行改进，提 出了基于 PF、UPF 和改进的 UPF 算法的多目标跟踪算法。并且将三种算法进行 比较，仿真实验证明，将改进的粒子滤波算法应用到 WSN 目标跟踪中是可行的， 并且精度和实时性分别有所提高。 无线传感器网络(WSN)作为 21 世纪最具影响力的技术之一，应用领域十分广泛， 其中一个重要应用便是目标跟踪。目标跟踪模型通常情况下是非线性模型，传 统的卡尔曼滤波在解决非线性问题时有其局限性，并且当解决多目标跟踪时， 传统的数据融合方法也不能很好地解决非线性问题。另外，无线传感器网络有 其自身的特点，不同的传感器网络性能也不尽相同，比如可靠性、跟踪精度和 实时性等，若采用传统的
6、单一类型节点的传感器网络，则很容易产生瓶颈问题， 从而影响整个网络的有效运作。 粒子滤波是一种基于递推计算的序列蒙特卡 罗算法，它采用一组从概率密度函数上随机抽取的并附带相关权值的粒子集来 逼近后验概率密度，从而不受非线性、非高斯问题的限制。虽然粒子滤波存在 诸多优点，然而它仍然存在诸如粒子数匮乏、滤波性能不高、实时性差等问题。 因此本文主要利用改进的粒子滤波算法，来研究无线传感器网络单目标与多目 标跟踪问题。 本文在分析了无线传感器网络目标跟踪相关内容，研究了非线 性滤波相关理论后，提出将粒子滤波应用到等级结构的无线传感器网络目标跟 踪模型中，并且对现有基于粒子滤波多目标跟踪算法进行改进，提
7、出了基于 PF、UPF 和改进的 UPF 算法的多目标跟踪算法。并且将三种算法进行比较，仿 真实验证明，将改进的粒子滤波算法应用到 WSN 目标跟踪中是可行的，并且精 度和实时性分别有所提高。 无线传感器网络(WSN)作为 21 世纪最具影响力的技术之一，应用领域十分广泛， 其中一个重要应用便是目标跟踪。目标跟踪模型通常情况下是非线性模型，传 统的卡尔曼滤波在解决非线性问题时有其局限性，并且当解决多目标跟踪时， 传统的数据融合方法也不能很好地解决非线性问题。另外，无线传感器网络有 其自身的特点，不同的传感器网络性能也不尽相同，比如可靠性、跟踪精度和 实时性等，若采用传统的单一类型节点的传感器网
8、络，则很容易产生瓶颈问题， 从而影响整个网络的有效运作。 粒子滤波是一种基于递推计算的序列蒙特卡 罗算法，它采用一组从概率密度函数上随机抽取的并附带相关权值的粒子集来逼近后验概率密度，从而不受非线性、非高斯问题的限制。虽然粒子滤波存在 诸多优点，然而它仍然存在诸如粒子数匮乏、滤波性能不高、实时性差等问题。 因此本文主要利用改进的粒子滤波算法，来研究无线传感器网络单目标与多目 标跟踪问题。 本文在分析了无线传感器网络目标跟踪相关内容，研究了非线 性滤波相关理论后，提出将粒子滤波应用到等级结构的无线传感器网络目标跟 踪模型中，并且对现有基于粒子滤波多目标跟踪算法进行改进，提出了基于 PF、UPF
9、和改进的 UPF 算法的多目标跟踪算法。并且将三种算法进行比较，仿 真实验证明，将改进的粒子滤波算法应用到 WSN 目标跟踪中是可行的，并且精 度和实时性分别有所提高。 无线传感器网络(WSN)作为 21 世纪最具影响力的技术之一，应用领域十分广泛， 其中一个重要应用便是目标跟踪。目标跟踪模型通常情况下是非线性模型，传 统的卡尔曼滤波在解决非线性问题时有其局限性，并且当解决多目标跟踪时， 传统的数据融合方法也不能很好地解决非线性问题。另外，无线传感器网络有 其自身的特点，不同的传感器网络性能也不尽相同，比如可靠性、跟踪精度和 实时性等，若采用传统的单一类型节点的传感器网络，则很容易产生瓶颈问题
10、， 从而影响整个网络的有效运作。 粒子滤波是一种基于递推计算的序列蒙特卡 罗算法，它采用一组从概率密度函数上随机抽取的并附带相关权值的粒子集来 逼近后验概率密度，从而不受非线性、非高斯问题的限制。虽然粒子滤波存在 诸多优点，然而它仍然存在诸如粒子数匮乏、滤波性能不高、实时性差等问题。 因此本文主要利用改进的粒子滤波算法，来研究无线传感器网络单目标与多目 标跟踪问题。 本文在分析了无线传感器网络目标跟踪相关内容，研究了非线 性滤波相关理论后，提出将粒子滤波应用到等级结构的无线传感器网络目标跟 踪模型中，并且对现有基于粒子滤波多目标跟踪算法进行改进，提出了基于 PF、UPF 和改进的 UPF 算法
11、的多目标跟踪算法。并且将三种算法进行比较，仿 真实验证明，将改进的粒子滤波算法应用到 WSN 目标跟踪中是可行的，并且精 度和实时性分别有所提高。 无线传感器网络(WSN)作为 21 世纪最具影响力的技术之一，应用领域十分广泛， 其中一个重要应用便是目标跟踪。目标跟踪模型通常情况下是非线性模型，传 统的卡尔曼滤波在解决非线性问题时有其局限性，并且当解决多目标跟踪时， 传统的数据融合方法也不能很好地解决非线性问题。另外，无线传感器网络有 其自身的特点，不同的传感器网络性能也不尽相同，比如可靠性、跟踪精度和 实时性等，若采用传统的单一类型节点的传感器网络，则很容易产生瓶颈问题， 从而影响整个网络的
12、有效运作。 粒子滤波是一种基于递推计算的序列蒙特卡 罗算法，它采用一组从概率密度函数上随机抽取的并附带相关权值的粒子集来 逼近后验概率密度，从而不受非线性、非高斯问题的限制。虽然粒子滤波存在 诸多优点，然而它仍然存在诸如粒子数匮乏、滤波性能不高、实时性差等问题。 因此本文主要利用改进的粒子滤波算法，来研究无线传感器网络单目标与多目 标跟踪问题。 本文在分析了无线传感器网络目标跟踪相关内容，研究了非线 性滤波相关理论后，提出将粒子滤波应用到等级结构的无线传感器网络目标跟 踪模型中，并且对现有基于粒子滤波多目标跟踪算法进行改进，提出了基于 PF、UPF 和改进的 UPF 算法的多目标跟踪算法。并且
13、将三种算法进行比较，仿 真实验证明，将改进的粒子滤波算法应用到 WSN 目标跟踪中是可行的，并且精 度和实时性分别有所提高。 无线传感器网络(WSN)作为 21 世纪最具影响力的技术之一，应用领域十分广泛，其中一个重要应用便是目标跟踪。目标跟踪模型通常情况下是非线性模型，传 统的卡尔曼滤波在解决非线性问题时有其局限性，并且当解决多目标跟踪时， 传统的数据融合方法也不能很好地解决非线性问题。另外，无线传感器网络有 其自身的特点，不同的传感器网络性能也不尽相同，比如可靠性、跟踪精度和 实时性等，若采用传统的单一类型节点的传感器网络，则很容易产生瓶颈问题， 从而影响整个网络的有效运作。 粒子滤波是一
14、种基于递推计算的序列蒙特卡 罗算法，它采用一组从概率密度函数上随机抽取的并附带相关权值的粒子集来 逼近后验概率密度，从而不受非线性、非高斯问题的限制。虽然粒子滤波存在 诸多优点，然而它仍然存在诸如粒子数匮乏、滤波性能不高、实时性差等问题。 因此本文主要利用改进的粒子滤波算法，来研究无线传感器网络单目标与多目 标跟踪问题。 本文在分析了无线传感器网络目标跟踪相关内容，研究了非线 性滤波相关理论后，提出将粒子滤波应用到等级结构的无线传感器网络目标跟 踪模型中，并且对现有基于粒子滤波多目标跟踪算法进行改进，提出了基于 PF、UPF 和改进的 UPF 算法的多目标跟踪算法。并且将三种算法进行比较，仿
15、真实验证明，将改进的粒子滤波算法应用到 WSN 目标跟踪中是可行的，并且精 度和实时性分别有所提高。 无线传感器网络(WSN)作为 21 世纪最具影响力的技术之一，应用领域十分广泛， 其中一个重要应用便是目标跟踪。目标跟踪模型通常情况下是非线性模型，传 统的卡尔曼滤波在解决非线性问题时有其局限性，并且当解决多目标跟踪时， 传统的数据融合方法也不能很好地解决非线性问题。另外，无线传感器网络有 其自身的特点，不同的传感器网络性能也不尽相同，比如可靠性、跟踪精度和 实时性等，若采用传统的单一类型节点的传感器网络，则很容易产生瓶颈问题， 从而影响整个网络的有效运作。 粒子滤波是一种基于递推计算的序列蒙
16、特卡 罗算法，它采用一组从概率密度函数上随机抽取的并附带相关权值的粒子集来 逼近后验概率密度，从而不受非线性、非高斯问题的限制。虽然粒子滤波存在 诸多优点，然而它仍然存在诸如粒子数匮乏、滤波性能不高、实时性差等问题。 因此本文主要利用改进的粒子滤波算法，来研究无线传感器网络单目标与多目 标跟踪问题。 本文在分析了无线传感器网络目标跟踪相关内容，研究了非线 性滤波相关理论后，提出将粒子滤波应用到等级结构的无线传感器网络目标跟 踪模型中，并且对现有基于粒子滤波多目标跟踪算法进行改进，提出了基于 PF、UPF 和改进的 UPF 算法的多目标跟踪算法。并且将三种算法进行比较，仿 真实验证明，将改进的粒子滤波算法应用到 WSN 目标跟踪中是可行的，并且精 度和实时性分别有所提高。 无线传感器网络(WSN)作为 21 世纪最具影响力的技术之一，应用领域十分广泛， 其中一个重要应用便是目标跟踪。目标跟踪模型通常情况下是非线性模型，传 统的卡尔曼滤波在解决非线性问题时有其局限性，并且当解决多目标跟踪时， 传统的数据融合方法也不
