Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
We present a distributed particle filtering algorithm for target tracking in sensor networks. Several existing algorithms rely on the establishment and maintenance of a spanning path or tree. This is challenging in networks with dynamic topologies induced by mobile nodes and changing wireless conditions; the algorithms are vulnerable to link or node failure. More recent algorithms employ consensus algorithms to improve robustness but they adopt suboptimal fusion rules leading to a significant deterioration in performance. In our algorithm, nodes run local particle filters and then approximate their local posteriors using Gaussian approximations. A global posterior approximation is then computed using a novel gossiping approach that implements the optimal fusion rule. The resultant protocol is simple, robust and efficient. We present simulation results demonstrating a significant performance improvement over the best-performing existing algorithm with similar communication and computation requirements.