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。
评论星级较低,若资源使用遇到问题可联系上传者,3个工作日内问题未解决可申请退款~