专利名称：适用于节点分布稀疏的基于rss的无源运动跟踪方法
技术领域：
本发明属于无源运动跟踪技术领域，特别涉及一种适用于节点分布稀疏的基于RSS的无源运动跟踪方法。
背景技术：
基于接收信号强度(RSS :Received Signal Strength)的无源运动跟踪(DFMT :Device-free Motion Tracking)是一种以无线传感器网络为基础的新兴跟踪技术。RSS值可以从传感器网络中连接不同节点的通信链路上测得。在传感器网络覆盖的区域里，移动的人或物体会对与其移动线路交叉或是位于其线路附近的链路上的无线电波产生衰减或 散射作用。由于RSS受到这些作用而产生的相应变化，因此利用RSS的这一特性可以估计移动目标的位置，跟踪系统连续地收集RSS数据，再根据一定的测量模型和跟踪算法来由这些数据来跟踪目标的位置。在基于RSS的无源运动跟踪中，目标本身无需携带任何的通信设备或标记，跟踪中使用的信号载体——无线电波，具有良好的穿透性，并且不依赖于亮度，能见度等光线条件。基于以上特性，这一技术在灾难救援、军事、安保等领域有着广泛的应用前景，因为在这些应用场景中，我们都不能确保被跟踪的目标一定携带了无线通信设备。在一个无线传感器网络中，节点之间两两形成一个链路，穿过同一区域的链路数越多，就有越多的RSS数据可以用来计算这一区域里电磁波出现的衰减。一般意义上来说，使用更多的RSS数据可以有效地去除噪声和其他干扰带来的数据偏差，从而得到更高的定位和跟踪精度，因此对于基于RSS的无源运动跟踪，已有的绝大多数方法都将传感器节点摆放得较为密集(平均I 2m2 —个节点)，以此来保证有足够多的链路网络覆盖区域。虽然这样做可以得到较高的精度，但是，与此同时部署节点的工作也将变的更为繁琐和不便，节点的维护成本也会大大增加，更重要的是，在一些灾难救援等应用场景中，我们通常没有足够的时间来部署大量节点，也不可能有足够的已部署好的无线传感器设施，此时单位面积内节点数和链路数较少，利用的RSS测量数据就会不足，也就无法满足跟踪的精度。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种设计合理、能够满足跟踪精度的适用于节点分布稀疏的基于RSS的无源运动跟踪方法，。本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的一种适用于节点分布稀疏的基于RSS的无源运动跟踪方法，包括以下步骤⑴设定N个位置随机的粒子X = [X1, ，xN]；⑵根据长期测量值模型和短期测量值模型对每个粒子分别计算出当目标处于该粒子的位置时各链路的RSS的长期测量值和短期测量值；⑶将每个粒子的两个RSS值分别与实测的RSS值比较，根据正态分布模型计算出权重，然后将两个权重相乘，最后对所有粒子的权重进行归一化，得到每个位置的粒子对应的权重{W，X}；⑷对每个位置粒子所对应的权重{W，X}进行重采样，将权重小的粒子移到权重大的粒子所在位置上得到新的粒子位置Y这时所有粒子权重均为
权利要求
1.一种适用于节点分布稀疏的基于RSS的无源运动跟踪方法，其特征在于包括以下步骤 ⑴设定N个位置随机的粒子X=Lx1,，％]; ⑵根据长期测量值模型和短期测量值模型对每个粒子分别计算出当目标处于该粒子的位置时各链路的RSS的长期测量值和短期测量值； ⑶将每个粒子的两个RSS值分别与实测的RSS值比较，根据正态分布模型计算出权重，然后将两个权重相乘，最后对所有粒子的权重进行归一化，得到每个位置的粒子对应的权重{W，X}； ⑷对每个位置粒子所对应的权重{W，X}进行重采样，将权重小的粒子移到权重大的粒子所在位置上得到新的粒子位置f，这时所有粒子权重均为I; (5)根据新粒子位置与权重的对应关系，计算目标位置的估算结果； (6)根据自回归高斯模型更新粒子的位置； (7)返回步骤⑵，重复执行直到跟踪过程结束。
2.根据权利要求I所述的适用于节点分布稀疏的基于RSS的无源运SS的无源运动跟踪方法，其特征在于所述的长期测量值模型U K(n)和短期测量值模型crl(〃)分别为
3.根据权利要求2所述的适用于节点分布稀疏的基于RSS的无源运SS的无源运动跟踪方法，其特征在于所述的衍射模型0d(xn)和散射模型0s(xn)分别为
4.根据权利要求I所述的适用于节点分布稀疏的基于RSS的无源运SS的无源运动跟踪方法，其特征在于所述步骤(5)计算目标位置的估算结果采用如下公式得到 I ”…0
5.根据权利要求I所述的适用于节点分布稀疏的基于RSS的无源运SS的无源运动跟踪方法，其特征在于所述的自回归高斯模型为； Xk+1 — Xk+ 0 v 其中，xk是第k个离散的时刻目标的位置、a力常数，V N(0，I)。
全文摘要
本发明涉及一种适用于节点分布稀疏的基于RSS的无源运动跟踪方法，其特点是⑴设定N个位置随机的粒子；⑵根据长期测量值模型和短期测量值模型对每个粒子分别计算出当目标处于该粒子的位置时各链路的RSS的长期测量值和短期测量值；⑶将每个粒子的两个RSS值分别与实测的RSS值比较并处理后得到每个位置的粒子对应的权重；⑷对每个位置粒子所对应的权重进行重采样；⑸计算目标位置的估算结果；⑹根据自回归高斯模型更新粒子的位置；⑺返回步骤⑵，重复执行直到跟踪过程结束。本发明设计合理，使传感器网络中每个链路的感知范围得到扩大，保证了在节点分布稀疏的无线传感器网络上的跟踪精度，在不同环境下的稀疏节点网络中均有良好的性能。
文档编号H04W64/00GK102711043SQ20121020431
公开日2012年10月3日 申请日期2012年6月18日 优先权日2012年6月18日
发明者李直, 杨永民, 江峰 申请人:北京中防视信科技有限公司