论文研究一种改进的分布式动态分簇粒子滤波算法.pdf

针对Kalman和UKF算法不适合WSN非高斯环境中目标追踪，而粒子滤波适合却能量消耗大的问题，提出了一种改进的分布式动态分簇粒子滤波（DDCPF）算法，动态建立分布式跟踪簇。簇成员节点结合各自最新的最优估计值和方差产生粒子，根据类似Kalman算法将粒子滤波的预测值与测量值结合得到的值作为预测值，提高跟踪精度。最后搭建目标跟踪的WSN仿真环境，仿真结果表明，此算法具有较高的跟踪精度，且显著降低了系统的能耗和跟踪时间。