專利名稱：一種基于分布式處理的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)技術(shù)領(lǐng)域，具體來說是涉及一種基于分布式處理的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)跟蹤算法。

背景技術(shù)：
無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSNwireless sensor network)被認(rèn)為是21世紀(jì)最重要的新興技術(shù)之一，目標(biāo)跟蹤是WSN的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域，在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，由于節(jié)點(diǎn)數(shù)量較大，單個(gè)節(jié)點(diǎn)資源受限，通信帶寬較小，對于路由的優(yōu)化，節(jié)點(diǎn)通信的安全性，節(jié)能等提出了更高的要求，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)必須依賴協(xié)同信號與信息處理去動態(tài)的管理節(jié)點(diǎn)資源和有效處理基于任務(wù)需求和資源約束情形下的分布信息。集中式通信和信號處理所產(chǎn)生的巨大能量消耗很可能會導(dǎo)致中心節(jié)點(diǎn)癱瘓。因此，分布式跟蹤是解決傳感器網(wǎng)絡(luò)中能量失衡問題的根本途徑。
傳統(tǒng)的分布式多傳感器航跡關(guān)聯(lián)算法主要有基于統(tǒng)計(jì)的方法(如加權(quán)法、獨(dú)立序貫法、經(jīng)典分配法、最近鄰法(NN)、K-NN法等)和基于模糊數(shù)學(xué)的方法(模糊雙門限航跡關(guān)聯(lián)算法、基于模糊綜合函數(shù)的航跡關(guān)聯(lián)算法)。雖然上述方法具有比較高的精度，但由于存在計(jì)算和通信開銷較大，難以滿足移動目標(biāo)跟蹤的實(shí)時(shí)性及精度要求，在WSN中無法實(shí)現(xiàn)或效率不高。
目前基于分布式處理的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤方法要么計(jì)算量較大，無法實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)跟蹤，要么觀測數(shù)據(jù)量太大，干擾太大，跟蹤精度不高。大大限制了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤的應(yīng)用范圍。


發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)存在的上述問題，提供一種基于分布式處理的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤方法。該方法是以跟蹤精度和能耗為指標(biāo)來實(shí)現(xiàn)分布式處理的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤，能夠獲得較高的目標(biāo)跟蹤精度，降低了節(jié)點(diǎn)計(jì)算開銷，同時(shí)滿足移動目標(biāo)定位實(shí)時(shí)性要求。為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本方法包括下列步驟 (1)利用上一時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息和當(dāng)前時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)的觀測數(shù)據(jù)，進(jìn)行擴(kuò)展卡爾曼濾波算法，獲得當(dāng)前時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息，所述目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息包括移動目標(biāo)的當(dāng)前位置和運(yùn)動速度，所述觀測數(shù)據(jù)指當(dāng)前時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)之間的距離； (2)根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息中的位置估計(jì)信息，計(jì)算得到下一時(shí)刻候選任務(wù)節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣跡，比較并選舉其中最小的跡對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)作為下一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)； (3)當(dāng)步驟(2)所述下一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣跡大于設(shè)置的閾值時(shí)，采用目標(biāo)軌跡修正算法，重新獲得當(dāng)前時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)定位跟蹤。
所述步驟(2)中，當(dāng)所述下一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)不是當(dāng)前時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)時(shí)，當(dāng)前時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)將當(dāng)前目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息傳遞給下一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)。
所述步驟(2)中，當(dāng)前時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)除了將當(dāng)前目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息傳遞給下一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)外，還將該信息傳遞給基站進(jìn)行備份，當(dāng)所述下一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)由于故障而無法正常工作時(shí)，啟動任務(wù)節(jié)點(diǎn)二次選舉程序，即利用基站中備份的上一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)的目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息，尋找目標(biāo)狀態(tài)誤差協(xié)方差矩陣跡次小的節(jié)點(diǎn)作為下一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)。
所述步驟(1)中擴(kuò)展卡爾曼濾波算法包括下列步驟 (1.1)由上一時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息和上一時(shí)刻后驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣，根據(jù)移動目標(biāo)系統(tǒng)方程得到當(dāng)前時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息和當(dāng)前時(shí)刻先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣； (1.2)由步驟(1.1)所述當(dāng)前時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息中的位置信息，通過測量方程估計(jì)出任務(wù)節(jié)點(diǎn)的測量值，將該測量值和當(dāng)前時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)的觀測數(shù)據(jù)求差后作為觀測變量的殘差； (1.3)由卡爾曼增益值、所述測量方程的雅可比矩陣和所述觀測變量的殘差，修正當(dāng)前時(shí)刻目標(biāo)的狀態(tài)估計(jì)信息，并求得當(dāng)前時(shí)刻后驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣。
所述步驟(2)包括下列步驟 (2.1)由當(dāng)前時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息和當(dāng)前時(shí)刻后驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣，根據(jù)移動目標(biāo)系統(tǒng)方程得到下一時(shí)刻目標(biāo)的狀態(tài)估計(jì)信息和下一時(shí)刻先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差值； (2.2)由卡爾曼增益值和各個(gè)候選任務(wù)節(jié)點(diǎn)測量方程的雅可比矩陣，修正各個(gè)候選任務(wù)節(jié)點(diǎn)下一時(shí)刻先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差值，并求出各個(gè)候選任務(wù)節(jié)點(diǎn)修正后的下一時(shí)刻先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣跡； (2.3)比較步驟(2.2)中各個(gè)候選任務(wù)節(jié)點(diǎn)修正后的下一時(shí)刻先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣跡，選舉其中最小的跡對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)標(biāo)記為下一任務(wù)節(jié)點(diǎn)。
所述步驟(2)中候選任務(wù)節(jié)點(diǎn)是從鄰居節(jié)點(diǎn)中來選定的，包括如下步驟 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有鄰居節(jié)點(diǎn)，將當(dāng)前任務(wù)節(jié)點(diǎn)與非任務(wù)節(jié)點(diǎn)之間的距離值與設(shè)定值進(jìn)行比較，再將距離值處于設(shè)定值范圍內(nèi)的非任務(wù)節(jié)點(diǎn)界定為鄰居節(jié)點(diǎn)； 根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息中的位置信息中坐標(biāo)值與鄰居節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)值計(jì)算出兩個(gè)坐標(biāo)之間的距離值，再將該距離值與設(shè)定值進(jìn)行比較，距離處于該設(shè)定值范圍內(nèi)的鄰居節(jié)點(diǎn)即為候選任務(wù)節(jié)點(diǎn)。
界定鄰居節(jié)點(diǎn)的主要目的是為了明確任務(wù)節(jié)點(diǎn)選擇的調(diào)度集，因?yàn)殡S著目標(biāo)的移動，任務(wù)節(jié)點(diǎn)在不斷的變化中，相應(yīng)的候選任務(wù)節(jié)點(diǎn)集合也在相應(yīng)的變化。鄰居節(jié)點(diǎn)的建立能夠減少使用擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)最小跡進(jìn)行任務(wù)節(jié)點(diǎn)選擇的時(shí)間并節(jié)省能量，提高目標(biāo)跟蹤的實(shí)時(shí)性和延長了系統(tǒng)的生命周期。
所述步驟(2)中選舉誤差協(xié)方差矩陣跡最小節(jié)點(diǎn)的原則包括下列步驟 在擴(kuò)展卡爾曼濾波算法中，理論上通過觀察測量噪聲協(xié)方差和目標(biāo)下一時(shí)刻先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差變化趨勢都能夠判別預(yù)測值的可信度大小，隨著測量噪聲協(xié)方差趨于零，測量變量的權(quán)重越來越大，而的預(yù)測值的權(quán)重越來越??；另一方面，隨著先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差趨于零，測量變量的權(quán)重越來越小，而測量變量的預(yù)測值的權(quán)重越來越大。但是由于觀測噪聲協(xié)方差與觀測噪聲模型相關(guān)，動態(tài)變化，實(shí)際應(yīng)用中無法實(shí)現(xiàn)，因此一般通過采用目標(biāo)下一時(shí)刻先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差(當(dāng)前時(shí)刻后驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差)來判斷目標(biāo)預(yù)測的跟蹤精度，進(jìn)行下一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)的選擇，同時(shí)為了降低計(jì)算和通訊的開銷，進(jìn)行降維處理，求出先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣跡，通過先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣跡間接地判斷目標(biāo)預(yù)測的跟蹤精度。
所述步驟(3)中，當(dāng)下一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣跡大于設(shè)置的閾值時(shí)，則認(rèn)為預(yù)測的目標(biāo)位置偏離目標(biāo)實(shí)際位置的誤差超出系統(tǒng)允許范圍，通過當(dāng)前時(shí)刻各個(gè)候選任務(wù)節(jié)點(diǎn)執(zhí)行擴(kuò)展卡爾曼濾波算法預(yù)測目標(biāo)的坐標(biāo)值，再求這些坐標(biāo)值的均值，作為目標(biāo)的修正位置。
所述步驟(1)中，如果當(dāng)前沒有移動目標(biāo)歷史狀態(tài)信息時(shí)，利用當(dāng)前時(shí)刻的觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行軌跡起始算法，獲得目標(biāo)的狀態(tài)估計(jì)信息，建立起對新目標(biāo)的跟蹤。
所述軌跡起始算法包括 對任一節(jié)點(diǎn)及其鄰居節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的局部區(qū)域，如果感知到目標(biāo)的節(jié)點(diǎn)數(shù)大于規(guī)定閾值，則認(rèn)為該節(jié)點(diǎn)位置附近出現(xiàn)一新目標(biāo)，采用三邊定位算法計(jì)算該局部區(qū)域內(nèi)目標(biāo)的坐標(biāo)值，作為新目標(biāo)的起始位置。
所述步驟(3)之后重復(fù)步驟(1)～(3)，持續(xù)跟蹤目標(biāo)。
本發(fā)明的有益效果是任一時(shí)刻只有一個(gè)節(jié)點(diǎn)作為任務(wù)節(jié)點(diǎn)，節(jié)省了能量，擴(kuò)展卡爾曼濾波算法每次迭代運(yùn)算僅需要上次運(yùn)算的結(jié)果，內(nèi)存開銷并不大，適合資源受限的傳感器節(jié)點(diǎn)運(yùn)算；通過一個(gè)測量數(shù)據(jù)即可實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)位置的修正，有效減少了因測量噪聲導(dǎo)致的測量誤差，使得跟蹤輸出更為平滑，通過先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣跡代替先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣來間接地判斷目標(biāo)預(yù)測的跟蹤精度，將向量參數(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)闃?biāo)量參數(shù)，降低參數(shù)維數(shù)的同時(shí)也降低了計(jì)算，存儲和通訊的開銷，引入目標(biāo)軌跡修正算法，當(dāng)目標(biāo)將要偏離預(yù)定軌跡時(shí)，對跟蹤狀態(tài)進(jìn)行及時(shí)修正，大大提高了目標(biāo)跟蹤的魯棒性。



圖1為本發(fā)明無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)跟蹤方法流程圖。
圖2為實(shí)施方式中單目標(biāo)跟蹤問題示意圖，圖中201為任務(wù)節(jié)點(diǎn)，202為非任務(wù)節(jié)點(diǎn)，203為移動目標(biāo)，204為基站。
圖3為鄰居節(jié)點(diǎn)界定示意圖。
圖4為三邊定位算法示意圖。
圖5為實(shí)施方式中移動目標(biāo)在方形區(qū)域移動的真實(shí)軌跡示意圖。

具體實(shí)施例方式 為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例，對本發(fā)明的一種基于分布式處理的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)跟蹤方法進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
本發(fā)明的一種基于分布式處理的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤算法，是為了克服傳統(tǒng)跟蹤方法算法復(fù)雜，信息傳輸量大，計(jì)算量較大，能耗大的不足，其在引入擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的同時(shí)，采用狀態(tài)誤差協(xié)方差矩陣跡最小的原則來選取任務(wù)節(jié)點(diǎn)，降低了處理器能耗，減少了數(shù)據(jù)傳輸和節(jié)點(diǎn)間的信息的交互，提高了跟蹤精度。
本發(fā)明提供了一種基于分布式處理的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)跟蹤方法，如圖1所示，包括以下步驟 步驟100，利用上一時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息和當(dāng)前時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)的觀測數(shù)據(jù)，進(jìn)行擴(kuò)展卡爾曼濾波算法，獲得當(dāng)前時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息，所述目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息包括移動目標(biāo)的當(dāng)前位置和運(yùn)動速度，所述觀測數(shù)據(jù)指當(dāng)前時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)之間的距離； 步驟101，根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息中的位置估計(jì)信息，計(jì)算得到下一時(shí)刻候選任務(wù)節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣跡，比較并選舉其中最小的跡對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)作為下一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)； 步驟102，當(dāng)步驟101所述下一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣跡大于設(shè)置的閾值時(shí)，采用目標(biāo)軌跡修正算法，重新獲得當(dāng)前時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)定位跟蹤。
重復(fù)步驟100～102，持續(xù)跟蹤目標(biāo)。
所述步驟100中任務(wù)節(jié)點(diǎn)處于喚醒狀態(tài)，非任務(wù)節(jié)點(diǎn)處于休眠狀態(tài)，圖2表示了單目標(biāo)跟蹤中，任務(wù)節(jié)點(diǎn)，非任務(wù)節(jié)點(diǎn)，移動目標(biāo)和基站的相互關(guān)系，以及任務(wù)節(jié)點(diǎn)隨著目標(biāo)移動而不斷的切換的過程。任務(wù)節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)獲取觀測數(shù)據(jù)，運(yùn)行擴(kuò)展卡爾曼濾波算法，選舉下一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)，保存目標(biāo)狀態(tài)信息和保證相鄰時(shí)刻不同任務(wù)節(jié)點(diǎn)之間關(guān)鍵信息的穩(wěn)定傳遞。
下面詳細(xì)說明本發(fā)明中擴(kuò)展卡爾曼濾波算法過程，具體而言，包括下列步驟 步驟1001，由上一時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息和上一時(shí)刻后驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣，根據(jù)移動目標(biāo)系統(tǒng)方程得到當(dāng)前時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息和當(dāng)前時(shí)刻先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣； 步驟1002，由步驟1001所述當(dāng)前時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息中的位置信息，通過測量方程估計(jì)出任務(wù)節(jié)點(diǎn)的測量值，將該測量值和當(dāng)前時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)的觀測數(shù)據(jù)求差后作為觀測變量的殘差； 步驟1003，由卡爾曼增益值、所述測量方程的雅可比矩陣和所述觀測變量的殘差，修正當(dāng)前時(shí)刻目標(biāo)的狀態(tài)估計(jì)信息，并求得當(dāng)前時(shí)刻后驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣。
下面詳細(xì)說明本發(fā)明中利用協(xié)方差矩陣跡最小原則來選舉任務(wù)節(jié)點(diǎn)的過程，具體而言包括下列過程 步驟1011，由當(dāng)前時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息和當(dāng)前時(shí)刻后驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣，根據(jù)移動目標(biāo)系統(tǒng)方程得到下一時(shí)刻目標(biāo)的狀態(tài)估計(jì)信息和下一時(shí)刻先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差值； 步驟1012，由卡爾曼增益值和各個(gè)候選任務(wù)節(jié)點(diǎn)測量方程的雅可比矩陣，修正各個(gè)候選任務(wù)節(jié)點(diǎn)下一時(shí)刻先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差值，并求出各個(gè)候選任務(wù)節(jié)點(diǎn)修正后的下一時(shí)刻先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣跡； 步驟1013，比較步驟1012中各個(gè)候選任務(wù)節(jié)點(diǎn)修正后的下一時(shí)刻先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣跡，選舉其中最小的跡對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)標(biāo)記為下一任務(wù)節(jié)點(diǎn)。
所述步驟101中，當(dāng)所述下一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)不是當(dāng)前時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)時(shí)，當(dāng)前時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)將當(dāng)前目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息傳遞給下一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)。
所述步驟101中，當(dāng)前時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)除了將當(dāng)前目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息傳遞給下一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)外，還將該信息傳遞給基站進(jìn)行備份，當(dāng)所述下一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)由于故障而無法正常工作時(shí)，啟動任務(wù)節(jié)點(diǎn)二次選舉程序，即利用基站中備份的上一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)的目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息，尋找目標(biāo)狀態(tài)誤差協(xié)方差矩陣跡次小的節(jié)點(diǎn)作為下一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)。
所述步驟101中候選任務(wù)節(jié)點(diǎn)是從鄰居節(jié)點(diǎn)中來選定的，包括如下步驟 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有鄰居節(jié)點(diǎn)，將當(dāng)前任務(wù)節(jié)點(diǎn)與非任務(wù)節(jié)點(diǎn)之間的距離值與設(shè)定值進(jìn)行比較，再將距離值處于設(shè)定值范圍內(nèi)的非任務(wù)節(jié)點(diǎn)界定為鄰居節(jié)點(diǎn)； 根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息中的位置信息中坐標(biāo)值與鄰居節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)值計(jì)算出兩個(gè)坐標(biāo)之間的距離值，再將該距離值與設(shè)定值進(jìn)行比較，距離處于該設(shè)定值范圍內(nèi)的鄰居節(jié)點(diǎn)即為候選任務(wù)節(jié)點(diǎn)。
界定鄰居節(jié)點(diǎn)的主要目的是為了明確任務(wù)節(jié)點(diǎn)選擇的調(diào)度集，因?yàn)殡S著目標(biāo)的移動，任務(wù)節(jié)點(diǎn)在不斷的變化中，相應(yīng)的候選任務(wù)節(jié)點(diǎn)集合也在相應(yīng)的變化。鄰居節(jié)點(diǎn)的建立能夠減少使用擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)最小跡進(jìn)行任務(wù)節(jié)點(diǎn)選擇的時(shí)間并節(jié)省能量，提高目標(biāo)跟蹤的實(shí)時(shí)性和延長了系統(tǒng)的生命周期。
所述步驟102中，當(dāng)下一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣跡大于設(shè)置的閾值時(shí)，則認(rèn)為預(yù)測的目標(biāo)位置偏離目標(biāo)實(shí)際位置的誤差超出系統(tǒng)允許范圍，通過當(dāng)前時(shí)刻各個(gè)候選任務(wù)節(jié)點(diǎn)執(zhí)行擴(kuò)展卡爾曼濾波算法預(yù)測目標(biāo)的坐標(biāo)值，再求這些坐標(biāo)值的均值，作為目標(biāo)的修正位置。
所述步驟100中，如果當(dāng)前沒有移動目標(biāo)歷史狀態(tài)信息時(shí)，利用當(dāng)前時(shí)刻的觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行軌跡起始算法，獲得目標(biāo)的狀態(tài)估計(jì)信息，建立起對新目標(biāo)的跟蹤。
所述軌跡起始算法包括 對任一節(jié)點(diǎn)及其鄰居節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的局部區(qū)域，如果感知到目標(biāo)的節(jié)點(diǎn)數(shù)大于規(guī)定閾值，則認(rèn)為該節(jié)點(diǎn)位置附近出現(xiàn)一新目標(biāo)，采用三邊定位算法計(jì)算該局部區(qū)域內(nèi)目標(biāo)的坐標(biāo)值，作為新目標(biāo)的起始位置。
本發(fā)明中當(dāng)感知到目標(biāo)的節(jié)點(diǎn)數(shù)大于3時(shí)，則采用三邊定位算法來對目標(biāo)進(jìn)行定位 如圖4所示，在一個(gè)二維系統(tǒng)，我們可以通過三個(gè)節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)(x1，y1)，(x2，y2)，(x3，y3)以及這些節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)的距離d1，d2，d3求得目標(biāo)的坐標(biāo)(x，y) (x1-x)2+(y1-y)2＝d12 (x2-x)2+(y2-y)2＝d22 (1) (x3-x)2+(y3-y)2＝d32 從中可以得到 所述步驟101中選舉誤差協(xié)方差矩陣跡最小節(jié)點(diǎn)的原則包括下列步驟 在擴(kuò)展卡爾曼濾波算法中，理論上通過觀察測量噪聲協(xié)方差和目標(biāo)下一時(shí)刻先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差變化趨勢都能夠判別預(yù)測值的可信度大小，隨著測量噪聲協(xié)方差趨于零，測量變量的權(quán)重越來越大，而的預(yù)測值的權(quán)重越來越小；另一方面，隨著先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差趨于零，測量變量的權(quán)重越來越小，而測量變量的預(yù)測值的權(quán)重越來越大。但是由于觀測噪聲協(xié)方差與觀測噪聲模型相關(guān)，動態(tài)變化，實(shí)際應(yīng)用中無法實(shí)現(xiàn)，因此一般通過采用目標(biāo)下一時(shí)刻先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差(當(dāng)前時(shí)刻后驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差)來判斷目標(biāo)預(yù)測的跟蹤精度，進(jìn)行下一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)的選擇，同時(shí)為了降低計(jì)算和通訊的開銷，進(jìn)行降維處理，求出先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣跡，通過先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣跡間接地判斷目標(biāo)預(yù)測的跟蹤精度。
下面以一實(shí)例詳細(xì)說明本發(fā)明的基于分布式處理的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤方法假設(shè)目標(biāo)在二維平面內(nèi)運(yùn)動，選取狀態(tài)變量為X(k)＝(x(k)，xv(k)，y(k)，yv(k))T，表示目標(biāo)在第K采樣周期發(fā)生在tk時(shí)刻的狀態(tài)，其中x(k)，y(k)分別為沿X和Y軸的位置坐標(biāo)，xv(k)，yv(k)則為沿X和Y軸的速率值，假設(shè)目標(biāo)的運(yùn)動模型如下 X(k+1)＝F(Δtk)X(k)+w(k，Δtk) (3) Δtk＝tk+1-tk代表第K個(gè)采樣間隔時(shí)間，F(xiàn)(Δtk)是轉(zhuǎn)移矩陣，由Δtk決定，w(k，Δtk)是過程噪聲，也是取決于Δtk。假設(shè)任務(wù)節(jié)點(diǎn)i在tk時(shí)刻被用來獲取第K個(gè)測量值Zi(k)，測量模型如下給出 Zi(k)＝hi(X(k))+vi(k) (4) 其中是一個(gè)非線性的測量函數(shù)，(xi(k)，yi(k))是在第k采樣周期內(nèi)任務(wù)節(jié)點(diǎn)i的已知位置坐標(biāo)。(x(k+1|k)，y(k+1|k))為目標(biāo)的估計(jì)位置坐標(biāo)。vi(k)是任務(wù)節(jié)點(diǎn)i的測量噪聲，w(k，Δtk)和vi(k)都是獨(dú)立的，且都假設(shè)為均值0，符合高斯正態(tài)分布的白噪聲，P(k|k)和vi(k)的協(xié)方差矩陣分別為Q(Δtk)和Ri(k)。
設(shè)人作為目標(biāo)在240cm×240cm方形區(qū)域移動，采用超聲波進(jìn)行測距，這樣目標(biāo)本身無需裝備傳感器節(jié)點(diǎn)，被動紅外傳感器進(jìn)行目標(biāo)檢測，喚醒休眠節(jié)點(diǎn)，考慮目標(biāo)相對監(jiān)測區(qū)域尺寸不能忽略，為了獲得目標(biāo)質(zhì)心的坐標(biāo)值，需要在測距時(shí)對得到的距離值進(jìn)行一定的補(bǔ)償，這里取10cm。目標(biāo)起始位置如圖5所示，即(41，38)坐標(biāo)點(diǎn)。如圖3所示，ai-1j、ai+1j、aij-1、aij+1是節(jié)點(diǎn)aij的鄰居節(jié)點(diǎn)，按以下規(guī)則確定 所述擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的詳細(xì)流程如下 目標(biāo)狀態(tài)的初始化，假定目標(biāo)在tk時(shí)刻的初始狀態(tài)X(k)的估計(jì)為

，其對應(yīng)的誤差協(xié)方差矩陣為P(k|k)。假設(shè)傳感器j在tk+1時(shí)刻作為任務(wù)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行測距，則傳感器j在tk+1時(shí)刻的估計(jì)狀態(tài)

可以通過下式計(jì)算得到 求狀態(tài)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣的一步預(yù)測 P(k+1|k)＝F(Δtk)P(k|k)F(ΔtK)T+Q(ΔtK) (7) q是一個(gè)標(biāo)量，決定了過程噪聲的強(qiáng)度，這里取值50。
由觀測方程可得測量的一步預(yù)測值 殘差為傳感器節(jié)點(diǎn)j的超聲波測量值和傳感器節(jié)點(diǎn)j在tk+1時(shí)刻的估計(jì)值

之差，由下式給出 測量誤差協(xié)方差矩陣Sj(k+1)由下式給出 其中Hj(k+1)為測量函數(shù)hj在tk+1時(shí)刻對應(yīng)于估計(jì)狀態(tài)

的雅可比矩陣 卡爾曼增益陣為 狀態(tài)及協(xié)方差矩陣的更新 P(k+1|k+1)＝P(k+1|k)-K(k+1)Sj(k+1)KT(k+1) (13) 進(jìn)一步根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息中的位置估計(jì)信息，計(jì)算得到下一時(shí)刻候選任務(wù)節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣跡，具體流程如下 由于是求下一時(shí)刻候選任務(wù)節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣，因此不需要測量數(shù)據(jù)，根據(jù)不同的候選任務(wù)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)得到下一時(shí)刻估計(jì)狀態(tài)

的對應(yīng)的雅可比矩陣Hi(k+2)，執(zhí)行擴(kuò)展卡爾曼濾波算法中的(6)(7)(10)(11)(13)即可求得下一時(shí)刻候選任務(wù)節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣Pi(k+2|k+2)而其對應(yīng)的跡為 選擇其中最小一個(gè)值對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)作為下一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)。
當(dāng)下一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的狀態(tài)先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣跡大于閾值時(shí)，啟動目標(biāo)軌跡修正算法，詳細(xì)過程如下 喚醒當(dāng)前時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)的候選任務(wù)節(jié)點(diǎn)，并將上一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)的目標(biāo)傳遞給這些節(jié)點(diǎn)，在目標(biāo)單位時(shí)間最大活動范圍內(nèi)，將單位時(shí)間平均分配給這些節(jié)點(diǎn)，分別對目標(biāo)進(jìn)行測距，獲得觀測數(shù)據(jù)，同時(shí)執(zhí)行擴(kuò)展卡爾曼濾波算法中的(6)(7)(8)(9)(10)(11)(12)獲得各自的目標(biāo)狀態(tài)信息(包括位置信息和速度信息)，并傳遞給當(dāng)前時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)，當(dāng)前時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)利用這些目標(biāo)狀態(tài)信息中的位置信息和速度信息求均值，得到當(dāng)前時(shí)刻目標(biāo)的狀態(tài)信息，實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的修正。
當(dāng)下一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)由于電源不足或者其他原因而崩潰時(shí)啟動備選任務(wù)節(jié)點(diǎn)啟動程序，詳細(xì)過程如下 利用基站中備份的上一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)信息，在其鄰居節(jié)點(diǎn)的范圍內(nèi)，執(zhí)行擴(kuò)展卡爾曼濾波算法中的(6)(7)(10)(11)(13)即可求得下一時(shí)刻鄰居節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣P及其對應(yīng)的跡為Φi，選擇其中次小值對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)作為下一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)。
當(dāng)單個(gè)節(jié)點(diǎn)重復(fù)擔(dān)當(dāng)任務(wù)節(jié)點(diǎn)時(shí)，為了防止目標(biāo)偏移軌跡誤差累積，對單個(gè)節(jié)點(diǎn)連續(xù)擔(dān)當(dāng)任務(wù)節(jié)點(diǎn)的次數(shù)進(jìn)行限制，設(shè)定次數(shù)閾值為3，若單個(gè)節(jié)點(diǎn)連續(xù)擔(dān)當(dāng)任務(wù)節(jié)點(diǎn)次數(shù)超過3次，則選擇目標(biāo)狀態(tài)誤差協(xié)方差矩陣跡第二小的候選任務(wù)節(jié)點(diǎn)作為下一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)。
跟蹤結(jié)果如圖5所示，跟蹤過程如圖中的1、2、3、4等區(qū)域所示，圖中黑色大圓代表移動目標(biāo)，其周邊的括號內(nèi)數(shù)字代表此時(shí)移動目標(biāo)的位置信息，即坐標(biāo)值；黑色小圓代表任務(wù)節(jié)點(diǎn)，白色小圓代表非任務(wù)節(jié)點(diǎn)，其內(nèi)部數(shù)字代表該節(jié)點(diǎn)ID，其周邊的括號內(nèi)數(shù)字代表節(jié)點(diǎn)的位置信息，即坐標(biāo)值；黑色實(shí)心點(diǎn)連成的線代表移動目標(biāo)的歷史軌跡；以任務(wù)節(jié)點(diǎn)為圓心，任務(wù)節(jié)點(diǎn)到移動目標(biāo)之間的距離為半徑的圓代表此時(shí)任務(wù)節(jié)點(diǎn)正在測量其自身相對移動目標(biāo)的距離值。
本發(fā)明采用分布式擴(kuò)展卡爾曼濾波算法進(jìn)行無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)跟蹤，每次運(yùn)算只需要上一次運(yùn)算的結(jié)果，采用狀態(tài)誤差協(xié)方差矩陣跡最小的原則來選取任務(wù)節(jié)點(diǎn)，并利用狀態(tài)誤差協(xié)方差矩陣跡來進(jìn)行目標(biāo)軌跡偏差的預(yù)判斷，節(jié)省了內(nèi)存開銷，降低了處理器能耗，減少了數(shù)據(jù)傳輸和節(jié)點(diǎn)間的信息的交互，提高了跟蹤精度。當(dāng)任務(wù)節(jié)點(diǎn)崩潰時(shí)，利用目標(biāo)備選任務(wù)節(jié)點(diǎn)啟動程序?qū)θ蝿?wù)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行重新選舉，提高了系統(tǒng)的魯棒性 通過以上結(jié)合附圖對本發(fā)明具體實(shí)施例的描述，本發(fā)明的其它方面及特征對本領(lǐng)域的技術(shù)人員而言是顯而易見的。
以上對本發(fā)明的具體實(shí)施例進(jìn)行了描述和說明，這些實(shí)施例應(yīng)被認(rèn)為其只是示例性的，并不用于對本發(fā)明進(jìn)行限制，本發(fā)明應(yīng)根據(jù)所附的權(quán)利要求進(jìn)行解釋。
權(quán)利要求
1、一種基于分布式處理的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤方法，所述無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中包括用于跟蹤移動目標(biāo)的任務(wù)節(jié)點(diǎn)和處于休眠狀態(tài)的非任務(wù)節(jié)點(diǎn)，且跟蹤過程中任一時(shí)刻只有一個(gè)任務(wù)節(jié)點(diǎn)，其特征在于，包括如下步驟
(1)利用上一時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息和當(dāng)前時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)的觀測數(shù)據(jù)，進(jìn)行擴(kuò)展卡爾曼濾波算法，獲得當(dāng)前時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息，所述目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息包括移動目標(biāo)的當(dāng)前位置和運(yùn)動速度，所述觀測數(shù)據(jù)指當(dāng)前時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)之間的距離；
(2)根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息中的位置估計(jì)信息，計(jì)算得到下一時(shí)刻候選任務(wù)節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣跡，比較并選舉其中最小的跡對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)作為下一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)；
(3)當(dāng)步驟(2)所述下一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣跡大于設(shè)置的閾值時(shí)，采用目標(biāo)軌跡修正算法，重新獲得當(dāng)前時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)定位跟蹤。
2、根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于分布式處理的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于步驟(2)中，當(dāng)所述下一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)不是當(dāng)前時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)時(shí)，當(dāng)前時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)將當(dāng)前目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息傳遞給下一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)。
3、根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于分布式處理的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于步驟(2)中，當(dāng)前時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)除了將當(dāng)前目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息傳遞給下一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)外，還將該信息傳遞給基站進(jìn)行備份，當(dāng)所述下一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)由于故障而無法正常工作時(shí)，啟動任務(wù)節(jié)點(diǎn)二次選舉程序，即利用基站中備份的上一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)的目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息，尋找目標(biāo)狀態(tài)誤差協(xié)方差矩陣跡次小的節(jié)點(diǎn)作為下一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)。
4、根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于分布式處理的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，所述步驟(1)中擴(kuò)展卡爾曼濾波算法包括下列步驟
(1.1)由上一時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息和上一時(shí)刻后驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣，根據(jù)移動目標(biāo)系統(tǒng)方程得到當(dāng)前時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息和當(dāng)前時(shí)刻先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣；
(1.2)由步驟(1.1)所述當(dāng)前時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息中的位置信息，通過測量方程估計(jì)出任務(wù)節(jié)點(diǎn)的測量值，將該測量值和當(dāng)前時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)的觀測數(shù)據(jù)求差后作為觀測變量的殘差；
(1.3)由卡爾曼增益值、所述測量方程的雅可比矩陣和所述觀測變量的殘差，修正當(dāng)前時(shí)刻目標(biāo)的狀態(tài)估計(jì)信息，并求得當(dāng)前時(shí)刻后驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣。
5、根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于分布式處理的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，所述步驟(2)包括下列步驟
(2.1)由當(dāng)前時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息和當(dāng)前時(shí)刻后驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣，根據(jù)移動目標(biāo)系統(tǒng)方程得到下一時(shí)刻目標(biāo)的狀態(tài)估計(jì)信息和下一時(shí)刻先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差值；
(2.2)由卡爾曼增益值和各個(gè)候選任務(wù)節(jié)點(diǎn)測量方程的雅可比矩陣，修正各個(gè)候選任務(wù)節(jié)點(diǎn)下一時(shí)刻先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差值，并求出各個(gè)候選任務(wù)節(jié)點(diǎn)修正后的下一時(shí)刻先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣跡；
(2.3)比較步驟(2.2)中各個(gè)候選任務(wù)節(jié)點(diǎn)修正后的下一時(shí)刻先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣跡，選舉其中最小的跡對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)標(biāo)記為下一任務(wù)節(jié)點(diǎn)。
6、根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于分布式處理的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，所述步驟(2)中候選任務(wù)節(jié)點(diǎn)是從鄰居節(jié)點(diǎn)中來選定的，包括如下步驟
無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有鄰居節(jié)點(diǎn)，將當(dāng)前任務(wù)節(jié)點(diǎn)與非任務(wù)節(jié)點(diǎn)之間的距離值與設(shè)定值進(jìn)行比較，再將距離值處于設(shè)定值范圍內(nèi)的非任務(wù)節(jié)點(diǎn)界定為鄰居節(jié)點(diǎn)；
根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息中的位置信息中坐標(biāo)值與鄰居節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)值計(jì)算出兩個(gè)坐標(biāo)之間的距離值，再將該距離值與設(shè)定值進(jìn)行比較，距離處于該設(shè)定值范圍內(nèi)的鄰居節(jié)點(diǎn)即為候選任務(wù)節(jié)點(diǎn)。
7、根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于分布式處理的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于所述步驟(3)中，當(dāng)下一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣跡大于設(shè)置的閾值時(shí)，則認(rèn)為預(yù)測的目標(biāo)位置偏離目標(biāo)實(shí)際位置的誤差超出系統(tǒng)允許范圍，通過當(dāng)前時(shí)刻各個(gè)候選任務(wù)節(jié)點(diǎn)執(zhí)行擴(kuò)展卡爾曼濾波算法預(yù)測目標(biāo)的坐標(biāo)值，再求這些坐標(biāo)值的均值，作為目標(biāo)的修正位置。
8、根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于分布式處理的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，所述步驟(1)中，如果當(dāng)前沒有移動目標(biāo)歷史狀態(tài)信息時(shí)，利用當(dāng)前時(shí)刻的觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行軌跡起始算法，獲得目標(biāo)的狀態(tài)估計(jì)信息，建立起對新目標(biāo)的跟蹤。
9、根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于分布式處理的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，所述軌跡起始算法包括
對任一節(jié)點(diǎn)及其鄰居節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的局部區(qū)域，如果感知到目標(biāo)的節(jié)點(diǎn)數(shù)大于規(guī)定閾值，則認(rèn)為該節(jié)點(diǎn)位置附近出現(xiàn)一新目標(biāo)，采用三邊定位算法計(jì)算該局部區(qū)域內(nèi)目標(biāo)的坐標(biāo)值，作為新目標(biāo)的起始位置。
10、根據(jù)權(quán)利要求1～9任一項(xiàng)所述的基于分布式處理的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于所述步驟(3)之后重復(fù)步驟(1)～(3)，持續(xù)跟蹤目標(biāo)。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于分布式處理的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤方法，包括下列步驟利用上一時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息和當(dāng)前時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)觀測數(shù)據(jù)，進(jìn)行擴(kuò)展卡爾曼濾波算法，獲得當(dāng)前時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息；根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息，計(jì)算得到下一時(shí)刻候選任務(wù)節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣跡，比較并選舉其中最小的跡對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)作為下一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)；當(dāng)下一時(shí)刻任務(wù)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣跡大于設(shè)置的閾值時(shí)，采用目標(biāo)軌跡修正算法，重新獲得當(dāng)前時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)信息，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)定位跟蹤。本發(fā)明所述方法可有效的減少節(jié)點(diǎn)間的通訊，節(jié)省節(jié)點(diǎn)能量資源和通訊資源，同時(shí)滿足節(jié)點(diǎn)定位精確性，實(shí)時(shí)性和魯棒性要求。
文檔編號H04L25/02GK101505532SQ20091003786
公開日2009年8月12日 申請日期2009年3月12日 優(yōu)先權(quán)日2009年3月12日
發(fā)明者胥布工, 危阜勝, 明 曾, 黎善斌, 劉貴云, 劉永桂 申請人:華南理工大學(xué)