基于改进RSSI测距的WSN机动目标跟踪算法OA
针对扩展卡尔曼滤波(EKF)在机动目标跟踪中传感器对机动目标进行测距时存在的噪声问题,提出了一种基于改进RSSI测距的WSN机动目标跟踪算法。首先,利用鱼鹰优化算法迭代寻优适合BP神经网络的权值和阈值;其次,将传感器的接收信号强度值作为神经网络的输入值,距离作为输出值对神经网络进行训练;最后,利用扩展卡尔曼滤波算法进行定位跟踪,利用匀速圆周运动模型(CM)进行滤波跟踪。使用EKF算法和RSSI算法与文中算法进行比较,以均方根误差为评价指标。经过仿真实验对比表明,所提算法相较于上述算法均方根误差分别降低了21%和56%。
彭铎;谢堃;刘明硕;
兰州理工大学计算机与通信学院,甘肃兰州730050
计算机与自动化
WSN机动目标跟踪BP神经网络鱼鹰优化算法扩展卡尔曼滤波RSSI测距滤波跟踪
《物联网技术》 2024 (008)
P.41-45 / 5
国家自然科学基金(62265010);国家自然科学基金(62061204);兰州理工大学博士基金(061905)。
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