任 静，熊庆宇，石为人

(重庆大学自动化学院，重庆 400030)

无线传感器网络由于节点体积小、能耗低、隐蔽性好等优点［1］，非常适合用于移动目标的跟踪［2］。但是由于其节点能量有限，要求在保证跟踪精度的同时还要考虑其它因素，例如网络生存时间［3］、能量消耗等。传感器节点的计算能力和存储能力有限要求我们在设计算法时要平衡网络生存时间和能量有限，高精度和低计算能力［4］之间的关系。基于测距的定位算法［5］可以得到较精确的目标位置，它是根据一些属性模型得到节点和目标之间的距离，这些往往不是它们之间的真实距离，容易造成积累误差。

目前用于目标跟踪的预测方法主要有粒子群滤波、卡尔曼滤波［6］等，这些方法的共同特点就是需要大量的数据迭代计算，适合于集中式系统，不适合在资源有限的传感器节点上进行。在某一时刻移动节点不可能全部被节点感知到，而且距离移动目标近的节点感知信号强度［7］要比距离移动目标远的节点的感知强度大，本文提出了一种基于预测策略的目标跟踪算法。该算法采用静态网格网络结构，当目标进入监控区域后，节点携带的震动传感器感知到目标，簇头节点根据节点检测目标信号强度值来计算目标位置，目标位置计算采用一种基于检测信号强度的加权质心定位算法;簇头节点根据目标移动的已知信息来预测移动目标未来的位置，利用分段线性拟合的思想，将整个网络的轨迹预测分为簇内预测以及相邻簇间的预测，降低了目标预测的计算时间复杂度;当跟踪簇头节点发现目标丢失，根据传感网络结构提出了目标恢复机制。……