水下传感器网络目标跟踪算法研究的任务书.docx

水下传感器网络目标跟踪算法研究的任务书
任务书
一、任务背景
水下传感器网络（UnderwaterSensorNetwork，USN）由许多水下节点组成，这些节点分布在一个水下区域内，它们可以协同工作来完成某个任务。如今，USN在军事、海洋环境监测、海洋生态学等领域得到广泛应用。在这些应用场景中，节点通常会承担着各种任务，其中的一个关键任务就是跟踪目标。目标跟踪是指通过传感器获取目标信息，进行目标识别、追踪以及位置估计等操作的技术。传统的目标跟踪技术主要针对地面环境，而水下环境复杂多变，正常通信受到很大限制，因此开展水下传感器网络目标跟踪算法研究对提高水下监测能力和实现水下作业有很大帮助。
二、研究内容
1.回顾常见的水下目标跟踪算法，包括传统算法如KCF、MOSSE、TLD等和深度学习算法如YOLO、SSD等，总结出这些算法的优劣。
2.针对水下环境的特点，如通信受限、传输时延大、水下障碍物遮挡等因素，设计适用于水下传感器节点的目标跟踪算法。
3.建立水下目标跟踪的仿真平台，验证设计的目标跟踪算法在水下环境中的性能，并与传统算法进行比较。
4.在已有的USN基础之上，验证算法的适用性，并分析算法的局限性与未来的改进方向。
三、时间进度安排
第一周：熟悉相关技术，阅读文献。
第二周：了解目标跟踪算法并进行分类总结。
第三周至第四周：设计新的目标跟踪算法，进行实现与仿真验证。
第五至第六周：评估新算法的性能，并与已有算法进行对比分析。
第七至第八周：分析算法的适用性及局限性，并提出未来的改进方向。
四、任务要求
1.熟练掌握机器学习、图像处理、信号处理等相关技术。
2.具有较好的算法设计与实现能力，熟悉常用的编程语言、开发环境和仿真工具。
3.对水下环境、水下节点设计等方面有一定的了解和研究。
4.具有较强的团队合作能力和沟通能力。
五、预期成果
1.完成针对水下环境下USN目标跟踪的算法研究，并对已有算法进行改进与优化，提出新算法。
2.完成水下目标跟踪的仿真平台搭建，验证并与已有算法进行性能比较。
3.撰写相关论文或报告，对研究结果进行总结和分析，并进行展示。
4.提出新算法在实现时存在的问题，探讨未来的改进方向。
六、参考文献
[1]PuccinelliJP,HaasZJ.Subaqueouslocalizationviasonarandinertialsensing[C]//GlobalTelecommunicationsConference,2004.GLOBECOM'04.IEEE.IEEE,2004:2526-2530.
[2]HuangC,LuoJ,ZhangY,etal.Targettrackinginunderwatersensornetworks:Asurvey[J].Sensors,2013,13(11):12599-12624.
[3]XiaoW,ZhaoY,LiX,etal.Animprovedcamouflagestrategyforunderwatersensornetworks[J].ComputerNetworks,2017,121:29-41.
[4]ParadaC,StojanovicM.Wirelessacousticcommunications[J].IEEECommunicationsMagazine,2005,43(12):52-59.
[5]AshourianM,KantarciB,KhanAI,etal.AnIntelligentParticleFilterforAssetTrackinginUnderwaterSensorNetworks[J].ACMTransactionsonSensorNetworks(TOSN),2016,12(4):31.