水下传感器网络目标跟踪时的非短视比特优化分配算法

由于水下传感器网络(Underwater Sensor Network,USN)的能量、带宽有限,传输原始量测数据前需要进行量化处理.面向目标跟踪,在传输比特数据量的约束下,提出了非短视量化比特分配算法.首先,推导了量化量测下的条件后验克拉美罗下界,并将其设为优化目标,建立了比特分配优化模型.在此基础上,提出了一种双层近似动态规划的算法来实现比特分配的优化,在所设时间窗内利用第一层近似动态规划分配各个时刻的比特,并利用第二层近似动态规划在各分支上实现水下传感器节点的比特分配,进一步提升了计算效率.仿真结果表明,所提算法在满足实时性的要求下具有更稳定的跟踪性能.