专利名称：基于无线传感器网络的多目标无源跟踪方法
技术领域：
本发明属于无线传感器技术领域，尤其是一种基于无线传感器网络的多目标无源跟踪方法。
背景技术：
近年来，信息技术和网络技术的发展给人类社会和国民经济的各个领域带来了巨大而深刻的变化。以因特网为代表的信息网络对人们生活方式的影响越来越巨大，并将在未来的各个领域继续持续发展而不断提高影响力。无线传感器网络(Wireless SensorNetworks,WSN)是一种集成了传感器技术、微机电系统技术、无线通讯技术和分布式信息处理技术的新型网络技术。其通过节点间的协作，对监控区域内的环境或监测对象的信息实时感知、采集和处理，并将处理后的信息传送到感兴趣的网络终端用户。从而使WSN成为Internet从虚拟世界到物理世界的延伸，成为逻辑上的信息世界与真实物理世界的连接桥梁，将信息世界与物理世界融为一体。定位与跟踪是无线传感器网络的主要研究方向之一，国内外在这一领域已取得了一定的研究成果。按具体使用的目标感知方法，可以将其分为两类:一类是采用光、激光、红外等目标感知方法，将无线传感器网络仅作为一种通信手段使用；另一类则是借助于无线传感器网络所使用的射频信号进行目标感知，通过无线信号传播的到达时间/时间差(T0A/TD0A)、到达角度(AOA)或接收信号强度(RSS)等信息进行目标的定位。后者很好地克服了传统的定位跟踪系统所受到的限制，利用射频波段的电磁波，能够在弱光、烟雾、非金属障碍物存在、被跟踪目标隐私敏感的情况下，对目标进行定位跟踪。与传统的基于视频、红外的跟踪方式相比，这种方法拓宽了跟踪场景，并可以与传统跟踪方式相互配合、相互补充，拥有广阔的应用前景和巨大的发展潜力。典型应用场景包括:⑴在安全监控领域:对室内目标区域进行监测，实现目标入侵检测、目标数目估计、目标定位与跟踪。在隐私敏感的监控场所，基于RSS的无源跟踪系统可以正常进行区域监控；另外，该系统可以作为传统跟踪方法的辅助补充，例如作为基于摄像头的监控系统的一部分，特别是在弱光、烟雾情况下，能显著提高监控系统的鲁棒性和精度。因此，该系统对于安保和军事应用有着重要意义。⑵在紧急情况下的目标定位与跟踪:基于RSS的无源跟踪系统具有节点易布置、能透射一定厚度非金属障碍物的特点，在一些紧急情况下，可以完成目标区域的快速监控。例如，当火灾发生时，通过快速部署无线传感器网络，及时跟踪受困人员，可以减少搜救时间，降低受困者与营救人员的生命危险。(3)在生物学、畜牧业等方面的应用:例如，基于RSS的无源跟踪系统可以在夜晚、弱光的情况下对目标区域内的动物活动情况进行监控，无需对区域进行照明而干扰动物的正常生活规律。由此可见，基于射频信号的方法除了推进理论层面的创新与突破之外，更可带来巨大的实用价值和商业价值。其中T0A/TD0A与AOA定位法要求发射器和接收器有精确的时间同步，节点设备比较复杂，对测量精度要求较高。RSS定位法可以获得较高的定位精度，且其需要的节点设备结构简单，价格低廉，被广泛应用于室内跟踪问题的研究中。最先被采用的RSS定位法为有源定位，即目标必须携带传感器节点，与已知位置的监控节点通信，通过RSS值来计算与已知节点之间的距离，再通过三角质心算法等方法进行定位。但这一方法的局限性在于，需要跟踪的目标不一定主动携带节点设备，而只是被动地接受跟踪。这类目标被称为无源目标。为了解决无源目标的定位与跟踪问题，无源被动式定位(Device-free passive localization)的概念被提出，其基本想法是:根据人体遮挡对RSS数值产生的扰动，提取出人体的位置信息。在无源目标的定位与跟踪问题中，一种传统的研究方法是fingerprint (指纹算法)，即首先建立RSS取值与目标位置对应关系的数据库，再通过实际样值与数据库的对比从而确定位置。这种方法在数据库建立阶段需要多次测量每个位置的RSS作为“场景指纹信息”，处理的数据量大，且受环境参数的影响较大，维护比较困难。并且在多目标定位时，数据库的大小随着目标数量会呈指数增长。随后采用的方法为传感器网格阵列(Grid Sensor Array)法，它将传感器节点悬挂在目标移动区域的上方排成阵列，目标的存在会使传感器之间电波传播的反射情况发生改变，从而在RSS值体现出相应变化。这一方法是为数不多的为室内环境设计的方法，但其仅仅把目标对电波的影响统一假设为反射，并没有考虑室内环境的复杂的多径情况，而且跟踪的精度较低，节点的部署较为不便。目前，广泛使用的一类方法称为射频层析成像(RadioTomographic Imaging,RTI)法,它将节点摆放于监控区域周围,然后利用测量模型(measurement model)描述RSS值与目标位置间的一般关系，再通过卡尔曼滤波、粒子滤波等跟踪算法对目标位置进行连续估计。这类方法系统配置简单且跟踪精度较高，但仍然存在一些限制因素:首先，现有的基于模型的射频层析成像方法使用的测量模型仅仅适合室外单目标环境，无法应对室内环境，特别是多个目标存在的室内环境；其次，由于RSS无源跟踪的系统结构较为独特，至今仍无合适的滤波算法能用于不确定目标个数情况下的多目标定位与跟踪。综上所述，到目前为止还没有基于RSS的多目标定位与跟踪的有效算法。
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、精度高、实时性强的基于无线传感器网络的多目标无源跟踪方法。本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的:一种基于无线传感器网络的多目标无源跟踪方法，包括以下步骤:⑴根据传感器网络的接收信号强度建立测量模型；⑵根据步骤⑴建立的测量模型，通过多目标-多伯努利滤波算法和粒子滤波算法的结合，实现室内环境下可变多目标定位与跟踪。而且，所述步骤⑴建立测量模型包括以下步骤:⑴统计不同室内环境的接收信号强度衰减直方图，设计一组室内接收信号强度衰减参考直方图；⑵根据上述参考直方图组和目标当前位置的直方图，利用核密度估计算法计算出在目标存在情况下，观测值为目标当前位置直方图的似然概率。
而且，所述步骤⑵核密度估计方法包括:⑴采用正态分布函数作为核函数；⑵采用巴塔恰亚距离作为距离估计函数。而且，所述步骤⑵多目标-伯努利滤波算法采用多目标-伯努利随机有限集表示多目标联合状态。而且，所述步骤⑵多目标-伯努利滤波算法进行目标跟踪包括以下步骤:⑴目标状态初始化:目标初始化采用固定区域内的均匀分布；(2)目标状态预测:目标状态转移方程选择均值为0，方差为(0.3，0.3)的二维高斯分布；⑶目标状态更新:目标状态更新过程按以下公式进行:
权利要求
1.一种基于无线传感器网络的多目标无源跟踪方法，其特征在于:包括以下步骤: ⑴根据传感器网络的接收信号强度建立测量模型； ⑵根据步骤⑴建立的测量模型，通过多目标-多伯努利滤波算法和粒子滤波算法的结合，实现室内环境下可变多目标定位与跟踪。
2.根据权利要求1所述的基于传感器网络的多目标无源跟踪方法，其特征在于，所述步骤⑴建立测量模型包括以下步骤: ⑴统计不同室内环境的接收信号强度衰减直方图，设计一组室内接收信号强度衰减参考直方图； ⑵根据上述参考直方图组和目标当前位置的直方图，利用核密度估计算法计算出在目标存在情况下，观测值为目标当前位置直方图的似然概率。
3.根据权利要求2所述的基于传感器网络的多目标无源跟踪方法，其特征在于:所述步骤⑵核密度估计方法包括: ⑴采用正态分布函数作为核函数； ⑵采用巴塔恰亚距离作为距离估计函数。
4.根据权利要求1所述的基于传感器网络的多目标无源跟踪方法，其特征在于:所述步骤⑵多目标-伯努利滤波算法采用多目标-伯努利随机有限集表示多目标联合状态。
5.根据权利要求1或4所述的基于传感器网络的多目标无源跟踪方法，其特征在于:所述步骤⑵多目标-伯努利滤波算法进行目标跟踪包括以下步骤: ⑴目标状态初始化:目标初始化采用固定区域内的均匀分布； ⑵目标状态预测:目标状态转移方程选择均值为O，方差为(0.3，0.3)的二维高斯分布； ⑶目标状态更新:目标状态更新过程按以下公式进行:
6.根据权利要求5所述的基于传感器网络的多目标无源跟踪方法，其特征在于:所述目标的坐标是 通过对应粒子组的坐标进行平均得到。
7.根据权利要求1所述的基于传感器网络的多目标无源跟踪方法，其特征在于:所述步骤⑵的粒子滤波算法，包括以下内容: ⑴对每一个目标的概率分布密度，用M个带权重的粒子组表示； ⑵在多目标-伯努利滤波中的目标更新过程中，对粒子权重进行更新，并且在更新之后进行一次粒子重采样。
8.根据权利要求7所述的基于传感器网络的多目标无源跟踪方法，其特征在于:所述M的取值为200。
全文摘要
本发明涉及一种基于无线传感器网络的多目标无源跟踪方法，其技术特点是包括以下步骤⑴根据传感器网络的接收信号强度建立测量模型；⑵根据步骤⑴建立的测量模型，通过多目标-多伯努利滤波算法和粒子滤波算法的结合，实现室内环境下可变多目标定位与跟踪。本发明设计合理，所建立的测量模型在室内环境下拥有较高的精确度，模型预测值逼近实际观测值；目标检测与跟踪算法具有较高的精度和稳定性，能检测与跟踪多个目标；测量模型和目标算法的计算复杂度合适，保证跟踪系统运行的实时性。
文档编号H04W16/20GK103176164SQ20131012445
公开日2013年6月26日 申请日期2013年4月11日 优先权日2013年4月11日
发明者刘崇华, 杨波, 张弓, 刘航, 门爱东, 薛剑飞, 黎杨 申请人:北京空间飞行器总体设计部, 北京邮电大学