基于粒子滤波的无线传感器网络目标跟踪系统

资 源 简 介

本项目旨在使用粒子滤波算法解决无线传感器网络中的非线性非高斯环境下的目标跟踪与节点定位问题。在无线传感器网络中，传感器节点通过测量信号强度或到达时间来获取移动目标的信息。由于环境中的多径效应和障碍物干扰，测量噪声往往不遵循正态分布，导致传统的卡尔曼滤波效果不佳。本项目通过构建基于蒙特卡罗方法的粒子滤波框架，首先初始化一组带有权重的随机粒子来代表目标的概率分布，然后通过系统的状态转移方程对粒子进行预测。在观测阶段，利用实际传感器测得的实时数据更新每个粒子的权重，并通过重采样技术剔除权值较小的粒子，保留权值大

详 情 说 明

基于粒子滤波算法的无线传感器网络目标跟踪系统

项目介绍

本项目旨在解决无线传感器网络（WSN）中在非线性运动模型和非高斯环境干扰下的目标跟踪难题。在实际的传感器网络环境中，由于多径效应、障碍物遮挡以及环境噪声的不确定性，测量数据往往包含复杂的非正态分布干扰。本项目采用基于蒙特卡罗方法的粒子滤波（Particle Filter）框架，通过一组具有权重的随机粒子来逼近目标的后验概率密度函数。相比传统的卡尔曼滤波，该系统能够更有效地处理非线性观测模型（如欧氏距离测量）和重尾分布的观测噪声，在复杂的动态监控区域内实现高精度的移动目标实时追踪。

功能特性

1. 灵活的传感器网络布设：系统支持在指定区域内随机生成多个传感器节点坐标，模拟真实的无线传感器网络拓扑结构。
2. 动态目标轨迹模拟：内置基于匀速运动模型（CV）的状态演化方程，能够生成带有状态扰动的目标连续运动轨迹。
3. 非高斯环境仿真：观测模型采用了混合高斯分布，模拟了实际环境中约10%概率出现的强脉冲干扰（离群值），增强了仿真结果的现实参考价值。
4. 完备的粒子滤波流程：实现了从粒子初始化、状态预测、似然权重更新到重排采样的全流程迭代。
5. 系统重采样技术：引入系统重采样（Systematic Resampling）策略，通过有效粒子数评价指标（Neff）动态触发重采样逻辑，有效解决了粒子滤波中常见的粒子退化问题。
6. 多维度评估指标：实时计算并展示目标跟踪的欧氏距离误差以及累积均方根误差（RMSE），并生成详细的性能报告。
7. 动态可视化交互：系统提供实时动态绘图界面，直观展示传感器布设、真实轨迹、估计轨迹以及粒子群的演化分布。

使用方法

1. 启动 MATLAB 环境，并确保当前路径已定位至本项目目录。
2. 在命令行窗口直接调用主函数名称并回车。
3. 系统将自动弹出绘图窗口，实时演示粒子滤波的迭代过程：其中蓝色实线代表真实轨迹，红色虚线代表粒子滤波估计轨迹，青色散点代表代表概率分布的粒子。
4. 仿真结束后，系统将自动在命令行窗口输出性能评估报告，包括总步长、粒子总数、传感器数量、平均跟踪误差和终端跟踪误差。
5. 用户可以查看生成的统计图表，分析跟踪误差随时间的变化趋势及算法的收敛稳定性。

系统要求

1. 运行环境：MATLAB R2016a 或更高版本。
2. 必备工具箱：无需特殊工具箱支持，仅需基础 MATLAB 数学函数库。

系统实现逻辑与功能说明

本系统通过以下核心逻辑模块协同工作：

1. 参数初始化：

系统首先定义仿真时间步长（50步）、粒子总数（1000个）、传感器节点数（10个）及监控范围（100m * 100m）。同时构建过程噪声协方差矩阵 Q，该矩阵基于时间步长的立方与平方关系，科学描述了目标在二维空间内运动的不确定性。

1. 传感器网络与目标建模：

系统在 100 * 100 的二维平面内通过随机分布函数部署传感器节点。目标运动采用四维状态向量（X坐标、Y坐标、X方向速度、Y方向速度），其状态转移由匀速运动矩阵 F 驱动。每一步运动都会叠加过程噪声，以模拟轨迹的微小摆动。

1. 粒子预测与权重演化：

在每一时刻，系统首先执行预测步骤，利用状态转移矩阵将所有粒子向前推进一个步长，并叠加随机扰动。接着进入观测更新阶段，系统计算每个粒子到所有已知传感器的预测距离，并与传感器实际观测到的带噪声距离进行对比。通过似然函数（基于高斯距离残差）计算每个粒子的权重，即粒子位置与观测数据越匹配，其权重越高。

1. 改进的重采样策略：

为了提高算法效率，系统计算当前粒子群的有效粒子数 Neff。当 Neff 低于粒子总数的一半时，触发系统重采样。该逻辑根据累计权重构建分布区间，利用分层采样思想剔除那些权重极小、偏离目标的粒子，并复制权重较高的粒子。这一过程确保了粒子资源始终集中在目标可能出现的概率中心区域。

1. 状态估计与误差统计：

系统通过对所有粒子的状态进行加权平均，计算出当前时刻目标的最优估计状态。随后，系统计算该估计值与真实值之间的欧氏距离，并实时累积均方根误差。

关键算法与实现细节分析

1. 混合观测噪声处理：

代码中通过 (rand > 0.9) * 5.0 的逻辑，在标准高斯观测噪声的基础上叠加了特定的偏差。这一设计体现了对传感器网络中多径干扰及非高斯环境的深刻理解，能够测试算法在极端测量误差下的鲁棒性。

1. 状态转移模型：

系统采用了二阶匀速直线运动模型，其状态转移矩阵 F 能够精确描述坐标与速度在离散时间步长下的线性演变，为粒子预测阶段提供了物理学依据。

1. 系统重采样算法：

不同于简单的随机抽样，系统利用累积权重分布（weights_cum）配合均匀步进的随机起点（u），实现了线性时间复杂度的重采样。这种方法比普通的多项式重采样具有更低的方差，能够更稳定地维持粒子的多样性。

1. 实时动态可视化：

系统在主循环中加入了抽帧显示逻辑，通过 cla 清除当前画布并重绘最新时刻的传感器坐标、轨迹历史、估计点以及代表概率云的粒子群，使滤波过程的透明化和直观化程度大大提升。

1. 性能自动评估：

主程序结尾处实现了自动化的评估报告生成功能，通过 MATLAB 的格式化输出函数将复杂的跟踪数据转化为直观的平均误差和收敛性描述信息，便于用户快速判断当前配置下的算法性能。