【摘 要】
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基于无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)的无源被动式目标定位(Device-free Localization, DFL)技术是近年来一项新型的、热门的并且也十分具有潜力的应用型技术
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基于无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)的无源被动式目标定位(Device-free Localization, DFL)技术是近年来一项新型的、热门的并且也十分具有潜力的应用型技术。其基本方法主要是在跟踪区域周围搭建无线传感器网络,网络中的无线节点互相进行通信并记录相应链路的接收信号强度值(Received Signal Strength, RSS),每当目标在网络区域运动时,都会因为穿越无线链路而造成链路RSS值的衰减,根据这一特性,结合全部链路RSS测量值信息进行数学建模,利用适合的算法,实现对目标定位与跟踪。本文基于这一理论提出了一种新型的无线传感器网络无源多目标检测跟踪方法。其方法主要包含两个部分：一是,用于多目标检测的基于核密度函数估计(Kernel Density Estimation, KDE)的背景学习算法；二是用于多目标跟踪的基于概率密度假设(Probability Hypothesis Density, PHD)的粒子滤波跟踪算法。为了很好的从各方面检验方法的稳定性、鲁棒性以及精确程度,本文设计了两组不同的有针对性的仿真实验。经过对实验数据的处理和分析,给出了最终结论：通过本方法进行多目标跟踪可达到的OSPA精度为0.183m。
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