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

摘要：

针对无线传感器网络(wireless sensor networks,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(unscented Kalman filter,UKF)和协方差交叉(covariance intersection,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.采用UKF处理传感器节点采集的数据,生成局部估计,利用CI融合算法将收集到的局部估计值形成融合估计.通过设定一个附加权重因子,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.

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

所属期刊栏目：20

分类号：TN961

资助基金：国家自然科学基金61703242

在线出版日期：2020-11-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：11149-11154