基于無線傳感網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)跟蹤技術(shù)(編輯修改稿)
2025-03-27 12:46 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 門限值，則發(fā)送消息加入?yún)f(xié)同組或樹，然后在組 (樹 )內(nèi)進(jìn)行頭 (根 )節(jié)點的選舉，聯(lián)合判決和估計。 目標(biāo)的定位 傳感器節(jié)點定位過程中，未知節(jié)點在獲得對于鄰居信標(biāo)節(jié)點的距離，或獲得臨近的信標(biāo)節(jié)點與未知節(jié)點之間的相對角度后，通常使用的下列方法計算自己的位置。 目標(biāo)的定位 目標(biāo)的定位 目標(biāo)的定位 目標(biāo)的定位 目標(biāo)的定位 目標(biāo)的定位 目前主要的定位方法如下： ?(1)基于距離的定位 基于距離的定位中，測量節(jié)點間距離或方位時采用的方法包括：到達(dá)時間 TOA；到達(dá)時間差 TDOA；到達(dá)角度 AOA；接收信號強度指示 RSSI?；诰嚯x的定位方法雖然能夠達(dá)到很好的精度，但共同缺點都是需要節(jié)點間的嚴(yán)格同步，且能耗太大。 ?(2)與距離無關(guān)的定位 與距離無關(guān)的定位中，一種方法是對節(jié)點到目標(biāo)間的距離進(jìn)行估計，然后通過三邊測量定位法或極大似估計法進(jìn)行定位。還有一種方法是將包含目標(biāo)的區(qū)域中心或離目標(biāo)最近的節(jié)點位置作為目標(biāo)位置，這種方法誤差較大。 ?(3)基于聲波衰減模型的定位 這種方法需要根據(jù)經(jīng)驗測量獲得比較接近實際的模型，因此在定位誤差上有待提高。 動態(tài)成簇算法 動態(tài)成簇算法簡介 動態(tài)成簇算法（ Dynamic Clustering）是在 WSN目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)中，只有處于目標(biāo)附近的節(jié)點是對定位跟蹤有貢獻(xiàn)的節(jié)點，其余節(jié)點可以處于低功耗等待目標(biāo)的出現(xiàn)；隨著目標(biāo)的移動，目標(biāo)周圍的節(jié)點按照簇的方式被組織起來對目標(biāo)實現(xiàn)動態(tài)跟蹤。 每個采樣時刻，網(wǎng)絡(luò)中僅存在一個跟蹤簇，跟蹤簇隨著目標(biāo)的移動而動態(tài)的調(diào)整。 動態(tài)成簇算法 目標(biāo)跟蹤的動態(tài)成簇算法研究的重點： （ 1）網(wǎng)絡(luò)部署 由于等待目標(biāo)出現(xiàn)的時間是不確定的，所以等待節(jié)點狀態(tài)的設(shè)置會影響系統(tǒng)的能量利用率。 （ 2）節(jié)點的激活方案 激活方案的設(shè)計要求在保證跟蹤精度的前提下，盡可能地少激活網(wǎng)內(nèi)節(jié)點。 （ 3） CH選舉及 CM加入 CH選舉方案的設(shè)計要求盡可能選舉離目標(biāo)最近的節(jié)點成為 CH，這樣可以減少簇內(nèi)通信開銷，節(jié)省能量。 （ 4） CH移交方法：成簇算法的核心。 隨著目標(biāo)的移動，需要取消當(dāng)前簇，構(gòu)建新的簇來實現(xiàn)跟蹤。 動態(tài)成簇算法 網(wǎng)絡(luò)部署方案 為了及時發(fā)現(xiàn)目標(biāo)并節(jié)省能耗，初始化時節(jié)點狀態(tài)設(shè)置方式主要有節(jié)點周期休眠方式和邊界節(jié)點活動方式。 邊界節(jié)點設(shè)置為感知狀態(tài)，探測所有進(jìn)入感知區(qū)域的目標(biāo)； 其他非邊界節(jié)點設(shè)置為休眠狀態(tài)，等待被喚醒。 網(wǎng)絡(luò)部署后，選擇部分或全部節(jié)點，為其設(shè)置一個定時器，使節(jié)點周期性處于休眠或活動狀態(tài)。節(jié)點休眠方式有兩種： （ 1）部分節(jié)點周期性休眠 發(fā)現(xiàn)節(jié)點周期性地處于發(fā)現(xiàn)和睡眠狀態(tài)；普通節(jié)點也設(shè)置為周期地處于睡眠和偵聽狀態(tài)。 （ 2）全部節(jié)點周期休眠 所有節(jié)點設(shè)置為普通節(jié)點，普通節(jié)點是一個周期工作節(jié)點，工作狀態(tài)分為：感知－偵聽－休眠三個階段。 動態(tài)成簇算法 ３、節(jié)點激活方式 （１）全喚醒模式：激活所有節(jié)點對目標(biāo)進(jìn)行感知與跟蹤 （２）隨機喚醒模式：以概率Ｐ隨機喚醒網(wǎng)內(nèi)節(jié)點 （３）選擇喚醒模式：根據(jù)跟蹤任務(wù)的需要來預(yù)測選擇喚醒節(jié)點 它通過上一時刻目標(biāo)估計信息預(yù)測下一時刻目標(biāo)的狀態(tài)，進(jìn)而喚醒下一時刻對定位跟蹤精度收益大的節(jié)點。 （ 4）任務(wù)循環(huán)喚醒模式：選擇網(wǎng)內(nèi)部分節(jié)點周期性地醒來去協(xié)助其他節(jié)點工作。 在該算法中，節(jié)點處于休眠狀態(tài)的時間較短，大量時間處于檢測模式對目標(biāo)跟蹤。 動態(tài)成簇算法 簇頭選取和成員選擇 CH選取算法主要有 3種： 基于 RSS的 CH選取機制 基于令牌傳遞方式的 CH選取機制 基于信號功率和剩余能量的 CH選取機制 動態(tài)成簇算法 1）基于 RSS的 CH選取機制 CH的選舉過程： （ 1）每個接收到目標(biāo)信號的節(jié)點，啟動一個與 RSS值成反比的定時器，進(jìn)入候選狀態(tài)； （ 2）定時器最先到的節(jié)點作為 CH， CH就周期性地發(fā)出“招募”信息； （ 3）在定時器到時前收到 CH發(fā)來的“招募”信息的候選節(jié)點，設(shè)置為 CM，同時中止自己的選舉定時器。 可以看出，最先感知到目標(biāo)的節(jié)點成為 CH的概率最大，也即離目標(biāo)最近的節(jié)點最有可能成為 CH。 動態(tài)成簇算法 2）基于令牌傳遞的 CH選舉機制 基本思想：在 WSN中設(shè)置一個組網(wǎng)令牌，該令牌由網(wǎng)關(guān)節(jié)點管理和發(fā)放。所有感知到目標(biāo)的節(jié)點都會成為候選節(jié)點參與該令牌的競爭。節(jié)點感知到目標(biāo)后，通過遠(yuǎn)距離多
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