专利名称：基于无线传感器网络的无源目标测量模型的建立方法
技术领域：
本发明属于无线传感器网络领域，特别是一种基于无线传感器网络的无源目标测量模型的建立方法。
背景技术：
目标定位与跟踪是无线传感器网络的主要研究方向之一。由于无线传感器网络所发出的射频信号具有一定的穿透性，因此基于无线传感器网络的定位与跟踪系统可以穿越墙壁、浓烟等物体的阻挡对人与物体进行定位与跟踪。而射频信号的传播不受光照的影响， 所以无论是在夜晚、仓库、地下室等缺乏光照的室内场景中，都能够用于目标定位与跟踪。
早期基于无线传感器网络的目标定位与跟踪方法主要适用于有源目标，即目标必须携带无线传感器节点，与已知位置的监控节点通信，通过接收信号强度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。但是，该方法对于不主动携带节点设备的无源目标就不适用了。
在无源目标的定位与跟踪问题中，传统的研究方法是fingerprint (指纹)算法， 即首先建立接收信号强度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接收信号强度作为“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。为了克服指纹算法的不足，国内外开始研究利用测量模型对无源目标进行定位与跟踪，通过准确的测量模型描述目标位置与接收信号强度之间的关系，实现基于无线传感器网络的无源被动式跟踪，并提高定位与跟踪精度。目前已有的应用于无源被动式跟踪中的测量模型，主要是基于一种离散的椭圆测量模型，即首先对监控区域进行像素化处理，并将目标对信号的衰减进行了二值化区分，然后再利用滤波算法进行定位与跟踪，如图2所示。但是，该方法任然存在以下三个问题1、需要对监控区域进行像素化处理，即需要将监控区域视为一幅图形，对监控区域的形状添加了限制；2、对监控区域进行像素化处理的过程，使得定位结果在某个像素的中心，人为地增加了量化噪声，降低了定位与跟踪精度；3、将目标对信号的衰减进行二值化区分，带来了较大的量化误差，因此，限制了其应用范围和精度。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种能够更加精确地描述目标位置与接收信号强度之间关系的基于无线传感器网络的无源目标测量模型的建立方法。
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无源目标测量模型的建立方法，包括如下步骤 步骤1 按照如下公式计算目标位置相对无线传感器节点的位置关系疋7，从而得到以无线传感器节点i，j为焦点的椭圆
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3 其中，&为第k步的估计目标位置，、分别代表粒子到两个无线传感器节点i，j的距离，Cli, J代表两个无线传感器节点i，j之间的距离； 步骤2 按照如下公式确定无线信号从无线传感器节点i到节点j的衰减.
权利要求
1. 一种基于无线传感器网络的无源目标测量模型的建立方法，其特征在于包括如下步骤步骤1 按照如下公式计算目标位置相对无线传感器节点的位置关系疋7，从而得到以无线传感器节点i，j为焦点的椭圆
其中， 为第k步的估计目标位置，^C(A)分别代表粒子到两个无线传感器节点i，j的距离，Cli, J代表两个无线传感器节点i，j之间的距离；步骤2 按照如下公式确定无线信号从无线传感器节点i到节点j的衰减.
其中，Φ和σ是测量模型常数，&是测量噪声。
全文摘要
本发明公开了一种基于无线传感器网络的无源目标测量模型的建立方法，其技术特点是包括步骤1计算目标位置相对无线传感器节点的位置关系从而得到以无线传感器节点i，j为焦点的椭圆，步骤2确定无线信号从无线传感器节点i到节点j的衰减本发明通过判断预估的目标位置相对无线传感器节点的位置关系并计算在此位置的接收信号强度衰减，从而建立无源目标测量模型，克服了对监控区域进行像素化处理的限制，大大增加了在目标定位与跟踪中的应用场景，避免了对监测区域进行预先像素化处理，减少了人为引入的量化误差，因此可以达到更好的定位跟踪精度。
文档编号H04W24/00GK102186194SQ201110118230
公开日2011年9月14日 申请日期2011年5月9日 优先权日2011年5月9日
发明者黄孝建, 雷彬, 杨波, 门爱东, 叶锋, 张鑫明, 邸金红, 韩睿, 肖贺, 李云鹏, 陈晓博, 秦雯, 郑翊 申请人:松日数码发展(深圳)有限公司, 北京邮电大学