传感器网络由大量能量有限的微型传感器节点组成.因此,如何保证在足够覆盖监测区域的同时延长网络的寿命,是一个需要解决的重要问题.为了达到这一目标,一种广泛采用的策略是选出部分能够足够覆盖监测区域的节点作为工作节点,同时关闭其他冗余节点.提出了一个数学模型,使得只要已知监测范围和节点感知半径的比值,就可以计算出达到服务质量期望所需要的节点数量.需要指出的是:与大部分研究覆盖的文献不同,该研究不基于节点的位置信息,因此可以极大地降低硬件成本,并且减少节点获得和维护位置信息的开销.模拟实验结果表明:在随

基于粒子滤波器的机动目标跟踪技术 首先 ， 概 要介绍传统的Kalman滤波器，以及有所改进的扩展Kalman滤波器。 其次，为了能更好地解决在动态模型为非线性且噪声为非高斯的条件下对机动目标的 跟踪问题，通过概率统计理论详细阐述粒子滤波器基本原理。然后，针对不同的使用 条件，根据粒子滤波器的基本理论做出适当的修改和整理，就得到了四个相关的粒子 滤波器的变型，使用州以JLAB把它们对机动目标的跟踪性能作了详细地计算机模拟 仿真且用均方根误差更加精确地进行了比较。最后，把粒