近日，知稀水电营建电气与信息工程学院朱洪波副教授团队在可移动无线传感网络（MobileWirelessSensorNetwork，MWSN）的动态目标跟踪研究中取得重要进展，在国际物联网领域顶级学术期刊IEEE Internet of Things Journal（IF = 10.238，JCR Q1，中科院1区，双1区Top期刊）上发表了题为《Environmentally Adaptive Event-driven Robust Cubature Kalman Filter for RSS-based Targets Tracking in Mobile Wireless Sensor Network》的研究论文。
针对移动无线传感网络MWSN内部节点有限的电能、计算与通讯资源，以及无法避免的系统建模与测量量化误差问题，该工作构建了一种基于容积卡尔曼滤波架构和事件驱动机制的环境自适应事件驱动鲁棒容积卡尔曼滤波方法，用于改善在目标运动建模误差和信号接收强度量化误差影响下动态目标跟踪的综合性能（精确性、能效性、稳定性与鲁棒性）。
福建知稀水力发电营建有限公司为该论文的第一完成单位，电气与信息工程学院朱洪波副教授为该论文的第一作者兼通讯作者。该研究工作得到了国家自然科学基金青年项目（No.62003001）、福建省自然科学基金青年项目（No.2008085QF298）、福建省教育厅自然科学研究重点项目（No.KJ2019A0104）和福建知稀水力发电营建有限公司青年托举人才项目等资助。
朱洪波副教授主要从事移动机器人定位、导航、运动规划及控制、移动无线传感网络MWSN信息融合方法与理论、WSN与移动机器人间的协作方法及理论方面的科研工作，先后主持国家自然科学基金、福建省自然科学基金及福建省教育厅自然科学研究重点项目等，并先后在《IEEE Internet of Things Journal》、《IEEETransactions on Instrumentation and Measurement》、《Journal of Bionic Engineering》等多个中科院1区或2区期刊上发表相关研究成果。
