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Self Recurrent Neural Network Based Target Tracking in Wireless Sensor Network using State Observer

机译：使用状态观测器的无线传感器网络中自发性神经网络的基于目标跟踪

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BackgroundandObjective: Mobile target tracking based on data from wireless sensor networks (WSN) is a hot topic that has been investigated both from a theoretical and practical point of view in the literature. Tracking the position and velocity of a target moving in WSN (especially in the context of uncertain noisy measurement channel) is a very challenging task. To deal with the uncertainty in system dynamics as well as uncertainty in target states, an Observer Based Self Recurrent Neural Network (OBSRNN) is proposed in this paper. Methods: The proposed algorithm employs a state observer based tracking control strategy and thereby allows for accurate estimation of mobile target moving along a predefined route in WSN. The SRNN framework is used to approximate the uncertainty in the system dynamics, while a fullorder state observer is used to estimate the unknown state vector. Conclusion: The simulation analysis is performed to evaluate the efficacy of the proposed work.
机译：BackgroundAdgJjective：基于来自无线传感器网络（WSN）数据的移动目标跟踪是一种热门话题，它是从文献中的理论和实际观点来调查的热门话题。 跟踪在WSN中移动的目标的位置和速度（特别是在不确定的噪声测量通道的背景下）是一个非常具有挑战性的任务。 为了处理系统动态的不确定性以及目标状态的不确定性，本文提出了一种基于观察者的自发性神经网络（Obsrnn）。 方法：所提出的算法采用基于状态观察者的跟踪控制策略，从而允许精确地估计WSN中的预定路由移动的移动目标。 SRNN框架用于近似系统动态中的不确定性，而全新状态观察器用于估计未知状态向量。 结论：进行仿真分析，以评估所提出的工作的功效。

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