74、基于自递归小波神经网络的事件触发移动目标跟踪技术解析

基于自递归小波神经网络的事件触发移动目标跟踪技术解析

1 引言

在移动目标跟踪领域，如何高效、准确地跟踪目标一直是研究的重点。传统的跟踪方法在面对复杂环境和动态目标时，往往存在效率低下、能耗高的问题。本文将介绍一种基于自递归小波神经网络（SRWNN）的事件触发移动目标跟踪模型，该模型通过事件触发测量方法节省能源，并结合估计模型、共识算法和事件触发策略，实现对移动目标的准确跟踪。

2 战略效用函数与目标

战略效用函数定义如下：
[
Q_{i}(k) = (1 - \lambda_{i}(k)) tr(\zeta_{i0}(k)) + \lambda_{i}(k) tr(\zeta_{i1}(k)) + \lambda_{i}(k) \epsilon_{i}
]
其中，$tr(\cdot)$ 表示矩阵的迹，$\zeta_{i1}(k)$ 和 $\zeta_{i0}(k)$ 分别表示第 $i$ 个节点在测量和未测量状态下的估计误差协方差矩阵，$\lambda_{i}(k)$ 和 $(1 - \lambda_{i}(k))$ 分别是与 $\zeta_{i1}(k)$ 和 $\zeta_{i0}(k)$ 相关的测量成本。目标是最小化该战略效用函数，可通过估计状态 $\hat{x}(k)$ 使误差趋近于零，即 $\tilde{x} = x - \hat{x} \approx 0$，同时准确估计 $f(x)$ 以消除不可预测的动态并实现精确的目标定位。

3 自递归小波神经网络架构

3.1 小波神经网络（WNN）

• 激活函数 ：传统的前