資源描述：
《基于UKF區(qū)域交叉定位的WSNs Sink節(jié)點動態(tài)跟蹤算法.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、2015年第34卷第4期傳感器與微系統(tǒng)(TransducerandMicrosystemTechnologies)123DOI：10．13873／J．1000-9787(2015)04--0123--04基于UKF區(qū)域交叉定位的WSNsSink節(jié)點動態(tài)跟蹤算法姚依翔。謝俊元，。(1．南京大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)系，江蘇南京210093；2．計算機軟件新技術(shù)國家重點實驗室，江蘇南京210093；3．南京曉莊學(xué)院數(shù)學(xué)與信息技術(shù)學(xué)院，江蘇南京211100)摘要：為了提高無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSNs)使用壽命，對WSNs的目標跟蹤方式進行研究，提出基于無跡Kalman濾波(UKF)的WSNsSink
2、節(jié)點動態(tài)跟蹤算法，以實現(xiàn)高效節(jié)能的資源管理和利用方式。首先利用UKF算法對目標節(jié)點的下一位置進行預(yù)測，然后通過四圓區(qū)域定位交叉定位算法對Sink節(jié)點的位置區(qū)域進行局部準確定位。實驗結(jié)果表明：這種動態(tài)的Sink節(jié)點預(yù)測定位算法能夠有效縮短數(shù)據(jù)發(fā)射傳感器和Sink點之間的距離，減少跳數(shù)，從而實現(xiàn)負載均衡降低能耗的效果。關(guān)鍵詞：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)；無跡卡爾曼濾波；區(qū)域交叉定位；Sink節(jié)點；動態(tài)跟蹤中圖分類號：TP18文獻標識碼：A文章編號：1000-9787(2015)04-0123-04DynamictrackingalgorithmforWSNssinknodebasedonUKFand
3、regionalcrosslocalizationYAOYi—xiang．XIEJun．yuan，(1．DepartmentofComputerScienceandTechnology，NanjingUniversity，Nanjing210093，China；2．NationalKeyLaboratoryforNovelTechnology，Nanjing210093，China；3．SchoolofMathematicsandInformationTechnology，NanjingXiaozhuangUniversity，Nanjing211100，China)Abstract
4、：Inordertoimprovewirelesssensornetworks(WSNs)lifetime，researchontargettrackingmethodinWSNs，andproposeanunscentedKalmanfiltering(UKF)一basedWSNssinknodedynamictrackingalgorithm，inordertorealizehigheficientandenergy—savingresourcemanagementandutilizationmode．Firstly，useUKFalgorithmtopredictnextpos
5、itionoftargetnode，andthenthroughthefourcircleregionalpositioningalgorithmofCROSSloeationing，SOastolocallyandaccuratelylocatelocationareaofsinknode．Theexperimentalresultsshowthatthedynamicpredictionlocalizationalgorithmforsinknodecaneffectivelyshortendistancebetweendatatransmissionsensorandsinkn
6、ode，andreducehopcount，SOastoachieveloadbalancingandenergyconsumptionreducingeffect．Keywords：WSNs；unscentedKalmanfiltering(UKF)；regionalCROSSlocalization；sinknode；dynamictracking0引言出信號的強度，當(dāng)噪聲或者障礙物存在時會造成信號的衰目前國內(nèi)外學(xué)者在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSNs)的算法層減，進而造成目標定位的失準；文獻[6]提出了一種基于二面、網(wǎng)絡(luò)層面和物理層面做了大量研究。對于動態(tài)叉樹結(jié)構(gòu)目標跟蹤方法，樹中的每個
7、節(jié)點對應(yīng)于WSNs中Sink節(jié)點WSNs和Sink節(jié)點的跟蹤算法的研究有很多文獻移動的傳感器目標，并在運動過程中可以動態(tài)地更新節(jié)點，提出可行方案。文獻[4]為防止過多的節(jié)點被激活從而浪根據(jù)收集到的傳感器信息可以獲得關(guān)于目標完整和準確的費能量資源，提出一種基于邊界檢測的Sink節(jié)點跟蹤算信息，但是當(dāng)目標運動過快時效果不佳，同時樹節(jié)點頻繁地法，但是當(dāng)對象的速度和方向突然發(fā)生變化時會影響邊界更新操作反而會增加傳感器的能量消耗。檢測的準確性；文獻[5]提出傳感器對
