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许红香,白星振,董礼廷,等. 基于无迹卡尔曼滤波和协方差交叉融合的分层多簇无线传感器网络多速率跟踪算法[J]. 科学技术与工程, 2020, 20(27): 11149-11154.
XU Hong-xiang,DONG Li-ting,et al.Multi-rate Tracking Algorithm for Hierarchical Multi-cluster Wireless Sensor Networks Based on Unscented Kalman filter and Covariance Intersection Fusion[J].Science Technology and Engineering,2020,20(27):11149-11154.
基于无迹卡尔曼滤波和协方差交叉融合的分层多簇无线传感器网络多速率跟踪算法
Multi-rate Tracking Algorithm for Hierarchical Multi-cluster Wireless Sensor Networks Based on Unscented Kalman filter and Covariance Intersection Fusion
投稿时间:2019-11-19  修订日期:2020-06-25
DOI:
中文关键词:  无线传感器网络  分层融合  多速率  无迹卡尔曼滤波  协方差交叉融合  目标跟踪
英文关键词:wireless sensor networks  hierarchical fusion  multi-rate  unscented Kalman filter  covariance intersection fusion  target tracking
基金项目:国家自然科学基金项目(面上项目,重点项目,重大项目)(61703242)
           
作者单位
许红香 山东科技大学电气与自动化工程学院
白星振 山东科技大学电气与自动化工程学院
董礼廷 山东科技大学电气与自动化工程学院
张金昌 山东科技大学电气与自动化工程学院
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中文摘要:
      针对无线传感器网络(WSNs)在跟踪过程中精度低,性能差等缺点,提出基于无迹卡尔曼滤波(UKF)和协方差交叉(CI)融合的分层多簇WSNs多速率跟踪算法。将传感器分成多个簇,同一簇中的传感器可以采用不同的采样和传输速率对目标的数据进行采集和传输。首先,采用UKF处理传感器节点采集的数据,生成局部估计。然后,利用CI融合算法将收集到的局部估计值形成融合估计。通过定义一个附加权重因子,为真实协方差的不确定性定义一个更严格的界限。仿真验证了方法的有效性,采用多速率分层融合估计的精度更高,效果更明显。
英文摘要:
      Aiming at the shortcomings of low precision and poor performance in the tracking process of wireless sensor networks (WSNs), a multi-rate tracking algorithm based on unscented Kalman filter (UKF) and covariance intersection (CI) fusion was proposed for hierarchical multi-cluster WSNs. The sensors were divided into several clusters. The sensors in the same cluster can use different sampling and transmission rates to collect and transmit the target data. Firstly, UKF was used to process the data collected by sensor nodes and generate local estimation. Then, the CI fusion algorithm was used to form the fusion estimation from the collected local estimates. By defining an additional weight factor, we can define a stricter limitation for the uncertainty of the real covariance. The simulation results show the effectiveness of the method. The accuracy of multi-rate hierarchical fusion estimation is higher and the effect is more obvious.
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