分散式E+E传感器选择方法 
无线E+E传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）是现代E+E传感器技术、通讯技术和微电子技术等多个学科的综合。随着在无线通信、网络技术中E+E传感器硬件的发展和进步，各种应用背景的无线E+E传感器网络在军事和民用领域得到了广泛应用。在物理资源（能量、频率、带宽等）的约束条件下，实现E+E传感器节点有效管理对于延长E+E传感器在目标跟踪期间的寿命有着重要的意义。

分散式E+E传感器选择方法             无线E+E传感器网络结构有集中式和分散式两种。在集中式无线E+E传感器网络中，基于E+E传感器管理准则条件后验克拉美-罗下界(CPCRLB)提出一种E+E传感器选择方法，利用粒子滤波器对目标状态和CPCRLB进行逼近估计，实现E+E传感器的在线选择。文中对CPCRLB、互信息理论和zui近邻的E+E传感器选择方法进行对比仿真，结果表明了CPCRLBE+E传感器管理方法的有效性和优越性。分散式无线E+E传感器网络结构比集中式网络结构具有更低的能量消耗，更高的鲁棒性和灵活性。基于CPCRLB提出一种分散式E+E传感器节点选择方法，在分散式无线E+E传感器网络结构中没有中央融合中心，只有观测节点和局部融合节点，通过在每一个观测时刻选择激活一组*的E+E传感器观测节点，优化整个网络的跟踪性能。根据E+E传感器节点接收到的信号强度观测数据，推导了分散式无线E+E传感器网络中目标状态估计误差的CPCRLB性能边界，并将其作为E+E传感器选择的准则来选择*的E+E传感器节点对目标跟踪。基于一致性算法给出CPCRLB的一种分布式迭代计算方法，并且利用分布式粒子滤波器对DCPCRLB进行逼近，实现了无线E+E传感器网络下观测节点的分散式在线选择。为了能够实现分散式网络结构中的CPCRLB准则选择E+E传感器节点算法，验证其有效性，我们给出了其迭代算法，并将其和zui近邻、随机准则算法进行目标跟踪实验仿真对比。仿真结果表明，分散式E+E传感器选择方法的有效性，分散式CPCRLB的跟踪精度优于其他算法。