中国博士后科学基金(2013M540725)
- 作品数：3 被引量：10H指数：1
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- 基于观测数据删减及量化新息的无线传感器网络目标跟踪
- 2015年
- 针对资源受限的无线传感器网络,提出一种基于数据删减及量化新息的目标跟踪方法.利用融合中心接收到的量化新息以及数据删减过程传递的信息对目标状态进行估计.每个传感器节点利用容积卡尔曼滤波执行数据删减过程,融合中心执行一个辅助粒子滤波器.为了节省节点的能量和带宽,将所选择的观测数据的新息符号发送到融合中心,融合中心将数据丢失过程所包含的信息加以利用,提高了目标跟踪精度.仿真结果表明了该方法的有效性.
- 杨小军张亚粉
- 关键词：目标跟踪粒子滤波器
- 基于性能边界和量化数据的WSN目标跟踪传感器选择算法被引量：9
- 2014年
- 对能量和带宽受限的无线传感器网络下的目标跟踪问题,基于量化的观测数据和条件后验克拉美-罗下界提出一种传感器选择方法.为了节约网络能量和带宽,对传感器接收到的观测数据进行量化压缩,推导了传感器量化数据下目标状态估计的条件后验克拉美-罗下界,将其作为传感器选择和优化的准则,并且利用粒子滤波器给出一种条件后验克拉美-罗下界的近似计算方法.与基于无条件后验克拉美-罗下界和互信息的传感器选择方法进行了对比仿真,结果表明了条件后验克拉美-罗下界作为传感器选择准则的有效性以及对跟踪性能的改进.
- 杨小军
- 关键词：传感器网络粒子滤波
- 基于二元多跳WSN的信道容错的目标定位方法被引量：1
- 2014年
- 针对信道退化的多跳无线传感器网络下的定位问题,基于最大似然估计提出一种新的信道容错的定位算法.传感器节点接收到的源信号强度数据被压缩量化为二元信号,经Rayleigh退化信道多跳中继到达融合中心.利用信道退化统计量和译码策略,推导出二元观测数据的似然函数,基于最大似然估计获得目标定位,进一步给出目标位置估计的克拉美-罗下界.仿真结果表明了所提出算法的有效性.
- 杨小军
- 关键词：无线传感器网络
