WMSN目标跟踪的改进粒子滤波算法

计算机工程与应用 ›› 2011, Vol. 47 ›› Issue (15): 83-85.

WMSN目标跟踪的改进粒子滤波算法

郑娟毅

西安邮电学院通信与信息工程学院，西安 710121

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2011-05-21 发布日期:2011-05-21

Improved particle filtering algorithm for target tracking in WMSN

ZHENG Juanyi

School of Communication and Information Engineering，Xi’an University of Posts and Telecommunications，Xi’an 710121，China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2011-05-21 Published:2011-05-21

摘要/Abstract

摘要： 分析了无线移动传感器网络中目标的跟踪原理，研究了基本粒子滤波算法的主要技术。对基本粒子滤波的重要性函数和重采样技术进行改进后，给出了一种提高基本粒子滤波算法跟踪精度的方法。通过仿真比较可以看出改进粒子滤波算法有较好的跟踪精度。在无线移动传感器网络中强调跟踪精度的场合，改进的粒子滤波算法会有更好的跟踪效果。

关键词: 粒子滤波, 目标跟踪, 无线移动传感器网络

Abstract: Target tracking theory about wireless mobile sensor network is analyzed and basic particle filtering technology is proposed.An improved particle filtering algorithm is given after modifying the important density function and the resample technology.The improved particle filtering algorithm has better tracking accuracy than basic particle filtering after simulation，and can be used in places emphasis on tracking accuracy in wireless mobile sensor network.

Key words: particle filtering, target tracking, wireless mobile sensor network

郑娟毅. WMSN目标跟踪的改进粒子滤波算法[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(15): 83-85.

ZHENG Juanyi. Improved particle filtering algorithm for target tracking in WMSN[J]. Computer Engineering and Applications, 2011, 47(15): 83-85.

[1]	马珺，王昱皓. 结合自适应更新策略和再检测技术的跟踪算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(9): 217-224.
[2]	李震霄，孙伟，刘明明，郑丽丽，陈劭颖. 交通监控场景中的车辆检测与跟踪算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 103-111.
[3]	王玲，王家沛，王鹏，孙爽滋. 融合注意力机制的孪生网络目标跟踪算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 169-174.
[4]	李中道，刘元盛，常飞翔，张军，路铭. 室内环境下UWB与LiDAR融合定位算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(6): 260-266.
[5]	崔洲涓，安军社，陈长龙，崔天舒. 基于PYNQ框架的深度卷积特征异构跟踪系统[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(4): 120-126.
[6]	邱守猛，谷宇章，袁泽强. 基于双分支孪生网络的目标跟踪[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(24): 135-143.
[7]	林淑彬，吴贵山，许甲云，杨文元. 多帧监督的相关滤波无人机目标跟踪[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(24): 152-160.
[8]	陈富健，谢维信，夏婷. 基于LCT+的自适应抗遮挡目标跟踪算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(22): 190-198.
[9]	武哲纬，周世杰，刘启和. 运算资源受限环境下的目标跟踪算法综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(21): 24-40.
[10]	王蓓，陈金广，王明明. 复杂场景下的改进核相关滤波跟踪算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(2): 198-208.
[11]	李晓花，苏骏，李秀秀. 强干扰环境单观测站水下纯方位多目标跟踪[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(17): 253-259.
[12]	陈庆林，谷雨，宋忠浩，聂圣东. 融合检测与跟踪的半自动视频目标标注[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(14): 223-230.
[13]	张瑶，卢焕章，张路平，胡谋法. 基于深度学习的视觉多目标跟踪算法综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(13): 55-66.
[14]	王德鑫，常发亮. 六足机器人动态目标检测与跟踪系统研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(12): 180-185.
[15]	刘云，钱美伊，李辉，王传旭. 特征融合与训练加速的高效目标跟踪[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(10): 101-109.