基于内分泌的智能分布式协作算法在无线传感器网络中的目标跟踪

在本文中,受人荷尔蒙系统的调节机制的启发,提出了一种新颖的基于内分泌的智能分布式合作算法(EIDCA)进行目标跟踪。 EIDCA使无线传感器网络中的节点能够自动进行自我组织,而无需集中控制目标检测。 还引入了一种基于概率的激素传输方案,以缓解由于节点频繁切换而引起的网络波动。 同时,设计了一种数值评估方法,以提供一种量化指标,用于比较不同算法的跟踪性能。 仿真结果表明,由EIDCA控制的分散网络无需中央控制就能高效,可靠地工作。 还表明,提出的EIDCA在跟踪目标方面优于比较算法。