传感器网络中基于灰色预测的目标跟踪算法
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国家自然科学基金(60773055); 国家高技术研究发展计划(863)(2008AA01Z133)


GM(1,1) Based Target Tracking Algorithm in Wireless Sensor Networks
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    摘要:

    针对传感器网络中现有目标跟踪算法存在的不足,研究利用灰色理论中的相关方法来解决传感器网络中的目标跟踪问题,提出了一种基于灰色预测的目标跟踪算法GMTT.该算法将传感器网络中的目标跟踪作为一个贫信息系统的状态预测问题来处理,首先利用GM(1,1)模型预测目标下一时刻将要经过的区域,然后将跟踪信息定向传送到预测区域,实现对目标的密集感知和跟踪.仿真测试结果表明,GMTT 算法在跟踪概率、跟踪精度和跟踪延迟方面具有较好的性能.

    Abstract:

    To help resolve the deficiency of existing target tracking algorithm in sensor networks, a GM(1,1) based target tracking algorithm (GMTT) is proposed in this paper. GMTT treats the target tracking issue in sensor networks as a state prediction problem of inadequate-information system and applies the gray theory to deal with this issue. It makes use of the GM(1,1) model to predict the region where the target may arrive in the next moment, and forwards tracking messages to this predicted region to detect and track the target with dense nodes. Simulations demonstrate that GMTT processes good merits in tracking probability, tracking precision and tracking delay.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

李连,蒋文涛,张庆敏,张恺翊.传感器网络中基于灰色预测的目标跟踪算法.软件学报,2012,23(zk1):149-158

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  • 收稿日期:2012-05-05
  • 最后修改日期:2012-08-17
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  • 在线发布日期: 2012-10-11
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