【摘 要】
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研究了一类基于RSSI(Received signal strength indication)测距的分布式移动目标跟踪问题,提出了一种适用于事件触发无线传感器网络(Wireless sensor networks,WSNs)的分布
【机 构】
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浙江工业大学信息工程学院,浙江省嵌入式系统联合重点实验室
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研究了一类基于RSSI(Received signal strength indication)测距的分布式移动目标跟踪问题,提出了一种适用于事件触发无线传感器网络(Wireless sensor networks,WSNs)的分布式随机目标跟踪方法.首先考虑移动机器人模型的不确定性,引入了带有随机参数的过程噪声协方差,应用改进平方根容积卡尔曼滤波(Square root cubature Kalman filter,SRCKF)得到局部估计;然后采用无模型CI(Covariance intersection)融合估计方法以降低随机过程噪声协方差带来的不利影响.该方法充分利用有模型和无模型方法的优势,实现系统模型和量测不理想情况下的分布式目标跟踪.基于E-puck机器人的目标跟踪实验表明,事件触发的工作模式可有效地减少能量消耗,带随机参数的滤波方法更适合于随机目标的跟踪.
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