9、无线传感器网络拓扑用于目标跟踪的研究

无线传感器网络拓扑用于目标跟踪的研究

1. 问题陈述

• 系统模型与目标
  • 无线传感器网络跟踪目标的一般模型中，无线传感器按一定拓扑部署在感兴趣区域。通常一个无线传感器会接收来自多个目标的信号，例如声学传感器部署时，传感器 O1 可同时接收目标 s1、s2 和 s3 的音频信号，其接收到的是聚合信号，即各目标信号的组合。
  • 本文目标是利用盲源分离（BSS）算法提高多目标跟踪性能。用误差距离的均值和标准差衡量跟踪性能，误差距离指估计区域内特定点到目标实际路径的最近距离，误差距离的均值和标准差分别衡量跟踪算法的准确性和精确性，对应统计估计器的偏差和方差。
• 盲源分离算法在目标跟踪中的应用
  • 盲源分离原理 ：盲源分离是统计信号处理中用于从一组观测混合信号中恢复未观测源信号的方法。其假设 n 个独立信号 S1(t), · · ·, Sn(t) 和 n 个混合观测 O1(t), · · ·, On(t)，其中 Oi(t) = ∑nj=1 aijSj(t)，目标是仅利用观测数据 Oi(t) 和信号独立性假设重建源信号 Sj(t)。常见方法有最小化互信息、最大化非高斯性和最大化似然等，当源信号相关时可使用基于时序结构的算法。
  • 恢复目标跟踪的单个信号 ：在跟踪方法中，BSS 算法用于从聚合信号中恢复单个信号。例如声学传感器部署时，传感器 O1 接收目标 S1、S2 和 S3 的信号，传感器 O2 接收目标 S2 和