基于改进布谷鸟粒子滤波算法的WSN目标跟踪

魏颖; 郭鲁

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基于改进布谷鸟粒子滤波算法的WSN目标跟踪

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为了解决粒子滤波(PF)的无线传感器目标跟踪中样本贫化导致的精度较低的问题,提出了改进布谷鸟粒子滤波的WSN目标跟踪方法;通过改进布谷鸟算法的滤波算法取代粒子滤波重采样过程,主要通过改进布谷鸟算法中的搜索步长值α和发现外来鸟卵的物种的概率p_(i)的自适应调节,同时在步长更新方程中实时引入函数值的变化趋势,引导粒子整体上向较高的随机区域移动,有效调整全局探索和局部探索适应能力、改善粒子贫化和局部极值问题,增加粒子群多样化从而提高跟踪性能;实验结果表明,改进布谷鸟粒子滤波算法重采样方法可以防止粒子的退化,增加粒子的多样性,减少跟踪误差,可以减少算法的运行时间,实时追踪性能大幅提高;与CS-PF算法和PF算法相比较,ICS-PF算法的计算时间是最短的,ICS-PF算法的位置和速度的平均平方根误差最小(位置0.0306、0.0213、速度0.0253、0.0102),PF算法的跟踪精度是最低的,而ICS-PF跟踪精度较高,具有良好的跟踪性能。

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来源
《计算机测量与控制》 |2022年第7期|273-279|共8页
作者
魏颖; 郭鲁;
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作者单位

沈阳工学院信息与控制学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
布谷鸟算法; 粒子滤波; 跟踪误差; 退化;

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