专利名称：一种基于二元量化数据的声源目标迭代定位方法
一种基于二元量化数据的声源目标迭代定位方法技术领域
本发明属于无线传感器网络技术领域，涉及一种声源目标迭代定位方法，尤其是一种基于二元量化数据的声源目标迭代定位方法。
背景技术：
无线传感器网络近年来成为研究热点，其由大量低功耗的无线传感器节点组成，通过节点之间的协同可以完成许多复杂的任务，目标定位是无线传感器网络的一个重要应用，其应用领域包括物流跟踪、环境监测、网络控制等。精确的目标定位在实际中具有非常重要的意义，目前国内已有很多关于目标定位方法的研究。
国内专利号为CN201110435631.2的一种粒子状态估计方法，通过观测数据对目标状态进行估计，得到状态信息，将得到的状态信息用于粒子滤波器的重要性采样过程，对粒子权值进行修正，克服了由于滤波初始阶段先验信息不足而对粒子最初先验状态进行错误估计进而导致滤波不稳定甚至发散的问题，但是该方法在重采样阶段复制高权值的粒子，抛弃低权值的粒子，可能会丧失粒子的多样性，导致定位不准确。
国内专利号为CN200980150679.X的使用粒子滤波估计声源地点的方法，所述方法利用声学传递函数之间的相关性，该相关性可以被用作粒子滤波的测量函数的伪似然函数，确定粒子的权重，将音频信息权重与视频信息权重组合产生多模式的粒子滤波方法，该方法没有考虑到当前可以利用的观测信息，使粒子退化现象比较严重。
国内专利号为CN02150140.8的一种位置估计方法，所述方法利用实时获取的非直视(NLOS)信号误差的均值对到达时间(TOA)测量中的直视(LOS)信号误差进行零均值矫正，然后结合NLOS识别结果，利用由NLOS信号误差的概率密度函数和参数确定NLOS信号误差的方差，对位置估计方法中的加权矩阵进行调整，实现对NLOS信号误差的抑制，最后再对多个位置估计结果进行平均，进一步抑制NLOS信号误差，但是该方法不能有效的抑制测距噪声的影响，不能很好的确定位置估计的准确性。发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供一种基于二元量化数据的声源目标迭代定位方法，该方法利用无线声传感器节点模块和汇聚节点构成目标定位无线传感器网络，将收到声源目标 信号强度数据量化压缩为二进制数据，利用粒子滤波器迭代估计目标未知参数的概率分布，从而得到目标位置估计。该方法能够减少通信量，同时提高了目标定位的精度。
本发明的目的是通过以下技术方案来解决的:
这种基于二元量化数据的声源目标迭代定位方法，利用若干无线声传感器节点模块和汇聚节点构成目标定位无线传感器网络，将传感器节点接收到声源目标信号强度数据量化压缩为二进制数据，利用粒子滤波器迭代估计目标位置参数的概率分布，从而得到目标位置估计。
进一步，以上将传感器节点接收到声源目标信号强度数据量化压缩为一位二进制数据。
进一步，以上利用粒子滤波器迭代估计目标位置参数的概率分布的方法包括以下步骤:
(2.1)设未知参数Θ^ΡμΧ,υ]包含未知的声源信号强度参数Pci和目标位置坐标(X，y);在初始迭代i = 0，从区间
包含未知的声源信号强度参数Ptl和目标位置坐标(X，y);在初始迭代i = O，从区间[O，PJ上均匀概率分布函数中采样声源信号强度Ptl的样本，其中Pm为声音信号的最大值，在整个无线监测区域内均匀概率分布函数中采样目标位置(x，y)的样本，得到M个目标未知参数样本Θ/"1)，!!!= 1，2，".，Μ，给每个粒子分配相等的权值= ，得到初始样本集
4.根据权利要求1或2所述的基于二元量化数据的声源目标迭代定位方法，其特征在于，设在第i次迭代中，汇聚节点得到的加权样本集为{ Θ Zmi1WiwIm = I,…，M}，利用高斯混合核平滑方法，第i次迭代中目标未知参数Θ的概率分布表示为高斯混合分布:辦) = ΣΚ.”，代)。
5.根据权利要求3所述的基于二元量化数据的声源目标迭代定位方法，其特征在于，所述目标参数样本6^}权值的迭代计算公式为:
6.根据权利要求1、2或3所述的基于二元量化数据的声源目标迭代定位方法，其特征在于，在目标定位前，首先建立声音信号强度随目标距离衰减的数学模型:
7.根据权利要求1、2或3所述的一种基于二元量化数据的声源目标迭代定位方法，其特征在于，汇聚节点对每个节点的量化数据进行序贯处理，在每次迭代中，汇聚节点只处理一个传感器节点的二元量化数据，其他传感器节点处于休眠状态。
8.一种基于二元量化数据的声源目标迭代定位方法，其特征在于，所述方法具体包括下列步骤::_ 步骤A，建立声音信号强度随目标距离衰减的数学模型
全文摘要
本发明公开了一种基于二元量化数据的声源目标迭代定位方法，其利用若干无线声传感器节点模块和汇聚节点构成目标定位无线传感器网络，基于声传感器节点接收到的目标声音信号强度二元量化数据，利用粒子滤波器迭代估计目标位置。本发明首先将传感器节点接收到的声源信号强度数据量化压缩为一位二进制数据，然后采用粒子滤波与高斯混合核平滑方法对目标位置进行迭代估计，汇聚节点每次只处理一个传感器节点的一位二进制量化数据，降低了对无线传感器网络带宽和频率的要求，减少了网络能量消耗。本发明通过多传感器信息融合获得较高的目标定位精度，在传感器网络能量和带宽等制约下，实现了实时目标定位。
文档编号G01S5/18GK103237345SQ201310122120
公开日2013年8月7日 申请日期2013年4月9日 优先权日2013年4月9日
发明者杨小军, 张亚粉, 杨燕, 杨奕彤 申请人:长安大学