基于无线传感器网络的单目标跟踪系统设计

介绍了短距离、低速率无线网络技术ZigBee,并对其网络拓扑结构进行分析,对基于无线传感器网络的目标跟踪技术进行讨论,利用JN5121芯片设计无线传感器自组织网络实现对单个运动目标的跟踪．试验结果表明设计的网络能够满足单个运动目标的跟踪．     

一种改进的粒子滤波目标跟踪算法

针对无线传感器网络实际环境的非线性模型目标跟踪问题,提出一种改进的粒子滤波跟踪算法。首先用模糊C-均值算法确定量测的目标归属,对同一目标的量测进行线性融合,然后用采样重要重采样粒子滤波估计目标位置。仿真结果表明：在非线性模型下,所提出算法与扩展卡尔曼滤波相比,目标估计位置的均方根误差从0．6895m显著减小到0．3703m。     

改进粒子滤波在被动目标跟踪中的应用

As a new method for dealing with any nonlinear or non-Ganssian distributions, based on the Monte Carlo methods and Bayesian filtering, particle filters （PF） are favored by researchers and widely applied in many fields. Based on particle filtering, an improved extended Kalman filter （EKF） proposal distribution is presented. Evaluation of the weights is simplified and other improved techniques including the residual resampling step and Markov Chain Monte Carlo method are introduced for target tracking. Performances of the EKF, basic PF and the improved PF are compared in target tracking examples. The simulation results confirm that the improved particle filter outperforms the others.     

粒子滤波在目标跟踪中的状态维数降解

针对标准粒子滤波算法中计算量大的问题,提出粒子滤波在目标跟踪中的状态维数降解方法。试验结果表明,该方法在保证跟踪精度的同时,极大减少了在二维或多维情况下的粒子滤波计算量,提高了粒子滤波的实时性能,取得了较好的跟踪效果。     

基于Meanshift采样的辅助变量粒子滤波跟踪算法

针对视频图像运动目标跟踪时的时延问题和目标被遮挡时易丢失的问题,提出了一种基于Meanshift采样的辅助变量粒子滤波跟踪算法。采用AVPF算法作为跟踪算法的主体框架,对每个辅助采样粒子进行Meanshift转移,利用采样粒子确定候选目标区域,对候选目标模型与目标模型进行相似性度量,更新粒子权重,最后估计目标状态。仿真结果显示,本文算法能够有效处理跟踪过程中目标部分被遮挡的问题,具有较好的鲁棒性和较好的实时性。     

基于蚁群优化的边缘化粒子滤波器跟踪算法

针对边缘化粒子滤波器(MPF)中的Kalman滤波通常无法从量测方程中获得线性状态估计,以及标准粒子滤波器估计非线性状态计算量大和粒子退化的问题,提出了一种改进的MPF粒子滤波目标跟踪算法。该方法采用状态的预测值作为Kalman粒子滤波的量测更新,用Kalman滤波估计目标的速度和加速度,并通过蚁群优化算法改进标准粒子滤波器,并用以估计目标的位置信息。仿真结果表明:该方法在提高目标状态估计精度的同时,降低了粒子滤波的计算复杂度,克服了粒子滤波退化现象。     

基于RSSI的无线传感器网络目标定位算法设计

针对无线节点能够根据接收信号强度估算其到锚节点间距离这一特性,设计了基于RSSI的均值定位和条件概率定位两种无线传感器网络目标定位算法。这两种算法均能够不同程度地实现未知节点的定位。在Matlab7.0环境下对上述算法进行仿真实验,结果证明在同等条件下,条件概率定位算法较均值定位算法具有稳定性好、平均误差小、定位精度高等优点,是一种较好的目标定位算法。     

无线传感器网络

无线传感器网络（WSN）被认为是一项极具发展潜力的技术。无线传感器网络综合传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术和通信技术,可以实时监测、感知和采集网络分布区域内的各种环境或监测对象的信息,并对这些信息进行处理,传送给所需用户。应用领域广阔,具有巨大市场发展前景。     

无线传感器网络

无线传感器网络（WSN）被认为是一项极具发展潜力的技术。无线传感器网络综合传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术和通信技术,可以实时监测、感知和采集网络分布区域内的各种环境或监测对象的信息,并对这些信息进行处理,传送给所需用户。应用领域广阔,具有巨大市场发展前景。     

基于均值移动重要性采样的粒子滤波人脸跟踪算法

针对condensation目标跟踪算法中用先验转移概率作建议分布函数时没有充分考虑最新观测信息的缺点,提出了一种基于均值移动重要性采样的粒子滤波人脸跟踪算法.算法首先利用均值移动跟踪器粗略定位人脸目标,然后再用此跟踪结果去构造建议分布函数进行粒子传播.由于通过该方法所构造的建议分布函数中包含了最新的观测信息,所以它可以使大多数粒子点都能分布在真实状态区域周围,进而提高了粒子传播的准确性.人脸跟踪结果表明,该算法的跟踪性能明显优于标准condensation方法.     

基于卡尔曼滤波器的机动目标跟踪仿真

将卡尔曼(Kalman)滤波器的变维滤波算法应用于雷达数据处理中,对机动目标进行跟踪,得出机动目标的滤波数据曲线,并对目标进行了拦截仿真。仿真结果表明该方法能估计出目标的运动特征并对运动目标拦截成功。     

适用于无线传感器网络分簇算法研究

无线传感器网络拓扑控制算法对于延长网络的生存时间、减小通信干扰、提高路由协议和MAC协议的效率等具有重要的意义。根据无线传感器网络的分簇机制,有效地利用成簇算法均衡网络节点负载,降低能耗,从簇首的选择、簇组织和簇的路由三个方面系统地分析当前典型的成簇算法,对算法的特点和适用情况进行比较分析,并指出目前算法存在问题和改进措施。     

基于无线传感器网络和GSM网络的智能家居系统设计

把无线通信技术引入智能家居系统,以实现智能家居的远程监控．本系统是一种星型和点对点拓扑的混合结构．网络硬件方面,采用TI公司的MSP430F449单片机和CC2A-20无线传输模块一起来构建无线传感器网络节点．网络软件方面,主要对ZigBee网络通信协议的应用层中的数据帧进行全新的设计．GSM通信模块设计方面,通过TC35通信模块与用户手机等终端设备通信,发送系统状态信息和接收用户的指令．由此实现智能家居的远程监控,试验证明,系统功耗低、可靠性高、安装方便．     

基于移动无线传感器网络的k-阶覆盖算法

在移动无线传感器网络中,传感器节点可能由于自身移动、能量损失、物理损坏、错误和故障等因素的影响,从而出现覆盖漏洞的情况,继而导致网络覆盖效率低下。本文就此设计了一个新的移动无线传感器网络覆盖算法,基于分簇的方式,而且能够实时监测网络中出现的覆盖漏洞,并迅速进行修复。仿真结果表明,对于移动无线传感器网络,该算法不仅能够实现所期望的覆盖均匀度,还能够增加覆盖面积,提高网络覆盖率,而且性能要优于VFA。     

无线传感器网络中基于RSSI改进质心定位算法

在无线传感器网络中,节点定位技术尤为重要.针对无线传感器定位精度问题,提出了一种新颖的基于RSSI的质心定位算法.在该算法中,前期采用RSSI测距技术得到未知节点与各个锚节点的距离,利用三角形内点测试法优选出合适的锚节点,初步确定未知节点的定位空间;后期利用已知的样本点把定位空间划分为若干较小的区域,使未知节点所在的定位空间不断地被缩小;最后采用带权重的质心算法计算坐标.仿真结果表明,该算法比传统的RSSI定位算法具有更好的定位精度,即使在锚节点比例较低时,也能得到较高的定位精度,适合在无线传感器网络中应用.     

无线传感器网络开放实验室建设

无线传感器网络开放实验室秉承集教研,跨学科,多功能的管理思想,在教学科研和学生培养方面发挥着重要的作用。开放实验室着重体现开放性、自主性和创新性,以开放的人才选拔和培养机制、开放的运行管理制度、合理的考核激励措施,保证学生修德、博学、求实、创新的能力和素质。     

基于无线传感器网络的车流量检测节点设计

基于无线传感器网络的车流量检测系统,通过磁阻传感器检测车流量信号,利用ZigBee无线传感器网络发送检测信息到汇聚节点,以供智能交通系统使用。实验表明,由该检测节点组成的车流量检测系统能够准确检测车流量信息。     

面向传感器网络的分布式定位算法研究

针对无线传感器网络中利用信号强度难以精确定位目标的问题,深入研究了传感器网络定位测量原理和方法。通过对传感器节点的分布情况和信号强度的衰减特点,要研究并提出了利用传感器网络节点,在理想状态下分布式状态估计算法,实现对静态目标和运动目标的准确定位及运动轨迹跟踪。给出了在节点定位过程中各种信号参数之间的关系式,并对所提出的定位原理进行了证明。最后分别给出了针对静态目标和运动目标的定位计算式。     

一种改进的无线传感器网络DV-HOP定位算法

为了解决DV-HOP算法在节点随机部署环境下定位误差较大的缺点,提出一种基于DV-HOP多通信半径的加权双曲线定位算法RWHDV-HOP。该算法通过理想跳数与实际跳数的差值修正平均跳距,结合多通信半径使跳数小数化,利用基于跳数加权的双曲线算法估算未知节点坐标。仿真结果表明,在相同条件设置下,RWHDV-HOP算法定位精度比传统DV-HOP算法提高了25%,比RWDV-HOP算法提高了10%。因此,基于DV-HOP多通信半径的加权双曲线定位算法RWHDV-HOP在节点随机部署环境下能够较大程度上提高节点定位精度。     

西藏粮仓无线传感器网络节点的设计研究

针对西藏粮仓监测中存在的缺点,提出了基于无线传感器网络的监控系统设计方案,包括WSN节点结构、处理模块设计、传输模块设计、传感器模块设计和软件测试,其中软件测试又包含指示灯和外部晶振软件测试、串口软件测试和温湿度传感器SHT11软件测试。