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题名传感器网络基于轨迹聚类的多目标跟踪算法
被引量：5
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作者
朱敬华
尹旭明
柏敬思
王亚珂
李金宝
王雪
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机构
计算机科学技术学院
黑龙江省数据库与并行计算重点实验室
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第11期2671-2676,共6页
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基金
国家自然科学基金(No.61100048,No.61370222)
黑龙江自然科学基金(No.F2016034)
黑龙江省教育厅科学技术研究项目(No.12531498)
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文摘
本文重点研究传感器网络中能源高效的多目标跟踪问题.根据轨迹相似性对跟踪目标聚类,利用组对象跟踪实现所有对象的跟踪,能够有效地减少传输能耗,延长网络寿命.由于测量误差、低采样率以及环境干扰,很难获取目标的精确位置,因此轨迹数据存在固有的不确定性.忽略这种不确定性会降低轨迹挖掘质量,从而影响目标跟踪.提出基于不确定性轨迹挖掘的组对象跟踪方法.轨迹挖掘阶段首先为所有跟踪目标建立马尔科夫链模型,然后给出一种新的不确定轨迹相似性的度量,最后给出不确定轨迹聚类算法UTK-means对目标分组.组对象跟踪阶段向基站周期性地更新组中心轨迹的位置.实验结果验证了本文方法具有较高的聚类质量和节能效率.
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关键词
对象跟踪
传感器网络
不确定轨迹聚类
马尔科夫模型
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Keywords
object tracking
sensor network
uncertain trajectory clustering
Markov model
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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