一种改进的分布式动态分簇粒子滤波算法
일충개진적분포식동태분족입자려파산법
Improved distributed dynamic clustering particle filter algorithm
  • 万方数据
    计算机应用研究 계산궤응용연구
    Application Research of Computers
    2015年 10期 3091-3095 ,共5页

    岳娟%王珺%闵建民%谢语天%司桂静

    악연%왕군%민건민%사어천%사계정

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    wireless sensor network%particle filter%dynamic clustering%target tracking%distributed
    针对Kalman和UKF算法不适合WSN非高斯环境中目标追踪,而粒子滤波适合却能量消耗大的问题,提出了一种改进的分布式动态分簇粒子滤波(DDCPF)算法,动态建立分布式跟踪簇.簇成员节点结合各自最新的最优估计值和方差产生粒子,根据类似Kalman算法将粒子滤波的预测值与测量值结合得到的值作为预测值,提高跟踪精度.最后搭建目标跟踪的WSN仿真环境,仿真结果表明,此算法具有较高的跟踪精度,且显著降低了系统的能耗和跟踪时间.
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