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基于格拉布斯准则和改进粒子滤波算法的水下传感网目标跟踪

张颖 高灵君

引用本文: 张颖, 高灵君. 基于格拉布斯准则和改进粒子滤波算法的水下传感网目标跟踪[J]. 电子与信息学报, 2019, 41(10): 2294-2301. doi: 10.11999/JEIT190079 shu
Citation:  Ying ZHANG, Lingjun GAO. Target Tracking with Underwater Sensor Networks Based on Grubbs Criterion and Improved Particle Filter Algorithm[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2019, 41(10): 2294-2301. doi: 10.11999/JEIT190079 shu

基于格拉布斯准则和改进粒子滤波算法的水下传感网目标跟踪

    作者简介: 张颖: 男,1968年生,博士,教授,博士生导师,研究方向为物联网、海事无线通信、无线自组织网络;
    高灵君: 女,1994年生,硕士生,研究方向为物联网信息融合,无线传感网络目标跟踪、预测
    通讯作者: 张颖,yingzhang@shmtu.edu.cn
  • 基金项目: 国家自然科学基金(61673259)

摘要: 水下无线传感网络(UWSN)执行目标跟踪时,因为各个传感器节点测量值对目标状态估计的贡献不一样以及节点能量有限,所以探索一种好的节点融合权重方法和节点规划机制能够获得更好的跟踪性能。针对上述问题,该文提出一种基于Grubbs准则和互信息熵加权融合的分布式粒子滤波(PF)目标跟踪算法(GMIEW)。首先利用Grubbs准则对传感器节点所获得的信息进行分析检验,去除干扰信息和错误信息。其次,在粒子滤波的重要性权值计算的过程中,引入动态加权因子,采用传感器节点的测量值与目标状态之间的互信息熵,来反映传感器节点提供的目标信息量,从而获得各个节点相应的加权因子。最后,采用3维场景下的簇-树型网络拓扑结构,跟踪监测区域内的目标。实验结果显示,该算法可有效提高水下传感器网络测量数据对目标跟踪预测的准确度,降低跟踪误差。

English

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  • 图 1  水下传感器网络模型

    图 2  3维网络仿真场景

    图 3  观测噪声为0.36, 3种算法的不同跟踪轨迹

    图 5  观测噪声为2.00, 3种算法的不同跟踪轨迹

    图 7  观测噪声为5.00, 3种算法的不同跟踪轨迹

    图 4  观测噪声为0.36, 3种不同算法的平均位置RMSE

    图 6  观测噪声为2.00, 3种不同算法的平均位置RMSE

    图 8  观测噪声为5.00, 3种不同算法的平均位置RMSE

    图 9  小区域数量为4, 3种不同算法的平均位置RMSE

    图 11  小区域数量为16, 3种不同算法的平均位置RMSE

    图 12  不同小区域数量下3种不同算法的能量损耗

    图 10  小区域数量为8, 3种不同算法的平均位置RMSE

    表 1  目标跟踪算法仿真中的参数设置

    仿真参数 数值
    目标初始位置(m)(0, 60, 80)
    目标初始加速度(m/s2)(5, 6, –1)
    粒子数(个)2000
    声音传感器密度ρ(个/m3)0.00008
    仿真次数(次)50
    目标初始速度(m/s)(15, –20, 4)
    采样间隔(s)1
    监测时长(s)20
    过程噪声方差0.1
    目标信号能量S5000
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    表 2  3种算法的平均跟踪反应时间

    跟踪算法平均跟踪反应时间(s)
    AW0.1451
    AHPW0.3857
    GMIEW0.5046
    下载: 导出CSV

    表 3  3D仿真场景中不同传感器密度ρ下3种算法的平均位置RMSE(个/m3)

    算法0.000060.000080.00010
    AW3.64521.04420.9236
    AHPW2.62350.89400.5024
    GMIEW1.52610.50230.3026
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  • 通讯作者:  张颖, yingzhang@shmtu.edu.cn
  • 收稿日期:  2019-01-28
  • 录用日期:  2019-08-29
  • 网络出版日期:  2019-09-03
  • 刊出日期:  2019-10-01
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
  • 1. 

    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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