【摘 要】
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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 int
【基金项目】
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国家自然科学基金(61703242)
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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
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