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无线传感器网络网络信息融合与目标跟踪的研究

作　者: 胡玲
导　师: 侍洪波
学　校: 华东理工大学
专　业: 控制科学与工程
关键词: 无线传感器网络 分布式卡尔曼滤波 信息融合 分簇机制 无迹卡尔曼
分类号: TN929.5
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


随着无线通信,集成电路,传感器技术和微机电系统等技术的逐渐成熟和迅速发展,同时传感器信息技术也加快发展,无线传感器的网络技术随之产生。它是由部署在监测控制范围内大量的小型,微型传感器节点构成,通过无线通信方式构成一个多跳的自组织的网络系统,其目的是能做到协作感应,收集,辨识和运作网络覆盖区域中的被监测的对象,并将最终处理结果传送给观测者。由于无线传感器网络具有价格优势,成本不高,体积相对较小,组网灵活便捷等诸多优点,所以在国防安全,环境勘测,交通监控,紧急救护,反恐抗灾等诸多领域,无线传感器网络有着极为重要的科研价值和可观的发展潜力,得到全世界广泛研究学者的密切关注,被公认为是21世纪对人类生活产生巨大影响的新兴IT技术之一。本文针对无线传感器网络的特点,分析了信息融合的基本概念和特点,结合了无线传感器网络和信息融合算法,从而达到提高所收集信息的准确性以及收集信息的效率的目的。同时,由于传感器节点的监测半径范围有限,为了降低无线传感器网络中的能量开销,减少存储和网络资源,本文采用了一种新的信息融合机制。根据目标的当前所处的位置,将传感器网络中的节点进行动态分簇,建立出一个分布式跟踪的机制。针对线性系统,本文将三种算法应用于分层分簇的机制下,与不采用分簇机制的算法进行了仿真对比。结果表明,基于分簇机制下的信息融合算法能够将精度条件保持在一定范围内,并且有效地减少网络能耗,降低了传输时间,延长了网络的生存周期。此外,针对实际应用中存在的网络丢包问题,采用Grubbs准则剔除了异常数据,能有效地保证精度。针对非线性系统以及网络能耗问题,本文提出了一种基于分簇机制下的无迹卡尔曼滤波算法,仿真结果表明与传统扩展卡尔曼和无迹卡尔曼滤波算法相比,基于分簇机制下的无迹卡尔曼具有良好的跟踪效果,减少了数据传输量,减轻网络冲突和拥塞,降低了网络能耗,延长了网络生存周期。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-9
第1章 绪论  9-20
  1.1 前言  9-10
  1.2 无线传感器网络综述  10-14
    1.2.1 无线传感器网络结构  10
    1.2.2 无线传感器网络特征  10-11
    1.2.3 无线传感器网络的应用  11-13
    1.2.4 无线传感器网络的性能评价  13-14
  1.3 无线传感器网络的信息融合  14-16
    1.3.1 信息融合的概念  14-15
    1.3.2 信息融合的特点  15-16
  1.4 无线传感器网络的信息融合及其算法  16-18
  1.5 本文的主要工作  18-20
第2章 无线传感器网络的信息融合结构模型以及路由技术  20-29
  2.1 引言  20
  2.2 无线传感器网络信息融合的层次  20-23
  2.3 信息融合机制  23-24
  2.4 路由技术  24-27
    2.4.1 AC路由  24
    2.4.2 DC路由  24-27
  2.5 无线传感器网络分簇机制的优点  27-28
  2.6 本章小结  28-29
第3章 基于卡尔曼滤波的簇内信息融合算法  29-51
  3.1 引言  29
  3.2 基于卡尔曼滤波算法信息融合方法  29-36
    3.2.1 卡尔曼滤波理论  29-33
    3.2.2 Olfati-Saber算法  33-34
    3.2.3 基于信息矩阵加权一致策略的分布式卡尔曼滤波信息融合算法  34-35
    3.2.4 加权融合算法  35-36
  3.3 基于分簇机制的信息融合改进算法  36-41
    3.3.1 基于簇的路由协议  37-40
    3.3.2 传感器节点动态分簇  40-41
  3.4 算法仿真实验与分析  41-45
    3.4.1 算法仿真  41-45
    3.4.2 仿真分析  45
  3.5 丢包情况下算法改进  45-50
    3.5.1 基于Grubbs准则下的剔除异常数据  46-47
    3.5.2 仿真实验  47-50
  3.6 本章小结  50-51
第4章 基于分簇机制下的无迹卡尔曼滤波信息融合算法  51-62
  4.1 引言  51-52
  4.2 非线性滤波算法  52-56
    4.2.1 扩展卡尔曼滤波算法(Extended Kalman Filter)  52-53
    4.2.2 无迹变换  53-55
    4.2.3 无迹卡尔曼滤波算法(Unscented Kalman Filter,UKF)  55-56
  4.3 传感器节点动态分簇  56-57
    4.3.1 跟踪精度和能量约束下的分簇机制  56
    4.3.2 动态分簇结构  56-57
  4.4 仿真结果与分析  57-61
    4.4.1 UKF与EKF算法仿真比较  57-59
    4.4.2 丢包问题仿真  59-61
  4.5 本章小结  61-62
第5章 总结与展望  62-65
  5.1 研究工作总结  62-63
  5.2 工作发展方向与展望  63-65
参考文献  65-70
致谢  70

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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 无线通信 > 移动通信
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