CN102573052A - 一种基于无线传感器网络的目标定位跟踪方法及系统 - Google Patents

一种基于无线传感器网络的目标定位跟踪方法及系统 Download PDF

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Abstract

一种基于无线传感器网络的目标定位跟踪方法及系统,由无线传感器节点、网关节点、计算中心和监控中心四个基本部分组成,无线传感器节点由传感模块、通信模块、处理器模块和电源模块组成,人工将多个传感器节点部署在监控区内,各无线传感器节点相互无线通信,并将数据信号传感给网关节点,自组成一个无线网络,网关节点通过USB接口与计算中心相联计算中心通过视频信号线与监控中心相联。本发明能对输油管道或边境地区进行全天候不间断监控,对进入监控区域内的入侵目标进行定位跟踪,辅助指挥员制定处置方案并协助对入侵目标的打击。

Description

一种基于无线传感器网络的目标定位跟踪方法及系统
技术领域
本发明属于环境监控技术领域,特别涉及一种基于无线传感器网络的目标定位跟踪方法及系统。 
背景技术
对很多无人监守的区域进行实时监控具有重要意义,如输油管道是石油传输的关键环节,对该地区的监视和保护意义重大;边境地区的战略意义重大,对该区域的监视和防护关系到国家主权和领土安全。而在科技水平发达的今天,传统的摄像头监控和无人机监视等措施已无法满足现实的需要。 
发明内容
本发明所要解决的技术问题是:解决上述现有技术存在的问题,而提供一种基于无线传感器网络的目标定位跟踪方法及系统,弥补摄像头在恶劣条件下成像不清晰、且需要24小时派人值守等不足,对输油管道或边境地区进行全天候不间断监控,对进入监控区域内的入侵目标进行定位跟踪,辅助指挥员制定处置方案并协助对入侵目标的打击。 
本发明采用的技术方案是:一种基于无线传感器网络的目标定位跟踪系统,由无线传感器节点、网关节点、计算中心和监控中心四个基本部分组成,无线传感器节点由传感模块、通信模块、处理器模块和电源模块组成,人工将多个传感器节点部署在监控区内,各无线传感器节点相互无线通信,并将数据信号传感给网关节点,自组成一个无线网络,网关节点通过USB接口与计算中心相联,计算中心通过视频信号线与监控中心相联。 
上述技术方案中,所述的监控区包括输油管道或边境地区。 
上述技术方案中,所述的网关节点包括通信模块和处理器模块,通信模块采用MTS300CA传感板,处理器模采用具有USB接口的MIB520CB。 
上述技术方案中,所述的计算中心为带有存储功能的服务器或计算机。 
上述技术方案中,监控中心由一个或多个显示器组成。 
一种基于无线传感器网络的目标定位跟踪方法,由无线传感器节点、网关节点、计算中心和监控中心四个基本部分组成,基于无线传感器网络的目标定位跟踪系统,其具体方法是: 
(1)  将一定数量的具有某种信号感知功能的传感器节点随机或按特定拓扑结构部署在需要监控的区域内;
(2)  部署在监控区域内若干传感器节点按照一定路由协议自组织成为一个多跳路由网络,并按照一定的时间周期向网关节点发送感知信号数据;网关节点也按相同时间周期将收集到的各节点信号发回计算中心进行处理;
(3)  对监控区域进行多次栅格划分,将其按精度需求分为若干单元格,按照一定原则赋予每个单元格一个标识;
(4) 一旦有入侵目标出现在传感网络感知范围内,节点就会探测到目标发出信号(如声音、光照或电磁波等)并将其发送到网关节点;网关节点收集到各节点发回的感知信号后,将信号集传回计算中心进行处理;计算中心根据传回的探测信号和已知的单元格标识,按照多层栅格扫描方法找到目标所在的位置,并将位置信号发给监控中心;监控中心实时显示计算中心发回的目标位置信息,并描绘出目标入侵的路径,与此同时,采取相应措施对目标实施阻止或打击。
上述技术方案中,所述的具有某种信号感知功能的传感器节点包括光照、声音或电磁波传感器节点。 
上述技术方案中,所述的传感器节点随机或按特定拓扑结构部署在需要监控的区域内,具体方案如下: 
因为无线传感器节点的通信范围有限,所以节点的密度必须达到一定的数量级,才可以保证传感器节点能自组织成一个网络,顺利完成节点与节点以及节点与网关之间的通信。
本系统中使用的XM2110CA射频板的感知范围室外理论上>30m,为保证其感知目标的可靠性,我们在部署传感器时,保证每个传感器节点在方圆15m内至少有2~3个邻居传感器节点,部署后的传感器密度约为30~50个/Km2;此外,由于监控区域的特殊性——输油管道或边防线,部署区域一般呈带状。 
部署方式:为保证部署的传感器节点达到应有密度以及传感器节点的脆弱性,采取人工的方式进行传感器节点的部署。在人工安放传感器节点时,一般选择地形平坦或凸出的干燥地面进行部署。 
本发明的无线传感器网络(WSN)是由大量密集部署在监控区域内、具有通信与计算能力的智能传感器节点构成的,能够根据环境自主地完成指定任务。在输油管道或边境地区,部署大量传感器节点组成无线传感器网络,可以弥补摄像头在恶劣条件下成像不清晰、且需要24小时派人值守等不足,可对输油管道或边境地区进行全天候不间断监控,对进入监控区域内的入侵目标进行定位跟踪,辅助指挥员制定处置方案并协助对入侵目标的打击。 
本发明通过将低能耗的传感器节点随机或按一定拓扑部署在输油管道或边境地区内,自组建无线传感器网络。当有目标入侵时,各个节点将监测信号发回计算中心,计算中心根据多个节点发回的探测节点序列完成对目标的实时定位;在不间断的定位过程中,完成对目标入侵路径的预测,为及时并准确追踪和打击入侵目标提供宝贵信息。 
本发明采用先进的电子传感器技术和无线网络通信技术以及计算机处理技术,成功地将高效、准确、及时、智能化的高科技技术,应用于我国经济、国防等领域,意义重大。 
附图说明: 
图1为本发明系统结构示意图;
图2为本发明硬件平台构建方案示意图;
图3为本发明传感器节点部署示意图;
图4为选取目标定位跟踪的矩形区域图;
图5为全监控范围的第一层单元格划分图;
图6为重点区域的第二层单元格划分图;
图7为最匹配单元格区域图;
图8为系统方法流程图。
具体实施方式: 
参见图1、图2、图3、图8,本发明的基于无线传感器网络的目标定位跟踪系统,由无线传感器节点1、网关节点2、计算中心3和监控中心4四个基本部分组成,无线传感器节点由传感模块、通信模块、处理器模块和电源模块组成,人工将多个传感器节点部署在监控区内,各无线传感器节点相互无线通信,并将数据信号传感给网关节点,自组成一个无线网络,网关节点通过USB接口与计算中心相联,计算中心通过视频信号线与监控中心相联,所述的监控区包括输油管道5或边境地区,所述的网关节点包括通信模块和处理器模块,通信模块采用MTS300CA传感板,处理器模采用具有USB接口的MIB520CB,所述的计算中心为带有存储功能的服务器或计算机,监控中心由一个或多个显示器组成。
这种基于无线传感器网络的目标定位跟踪方法,由无线传感器节点、网关节点、计算中心和监控中心四个基本部分组成基于无线传感器网络的目标定位跟踪系统,其具体方法是: 
(1)将一定数量的具有某种信号感知功能(如光照、声音、电磁波等)的传感器节点随机或按特定拓扑结构部署在需要监控的区域内;
(2)部署在监控区域内若干传感器节点按照一定路由协议自组织成为一个多跳路由网络,并按照一定的时间周期向网关节点发送感知信号数据;网关节点也按相同时间周期将收集到的各节点信号发回计算中心进行处理;
(3)对监控区域进行多次栅格划分,将其按精度需求分为若干单元格,按照一定原则赋予每个单元格一个标识;
(4)一旦有入侵目标出现在传感网络感知范围内,节点就会探测到目标发出信号(声音、光照或电磁波等)并将其发送到网关节点;网关节点收集到各节点发回的感知信号后,将信号集传回计算中心进行处理;计算中心根据传回的探测信号和已知的单元格标识,按照多层栅格扫描方法找到目标所在的位置,并将位置信号发给监控中心;监控中心实时显示计算中心发回的目标位置信息,并描绘出目标入侵的路径,与此同时,采取相应措施对目标实施阻止或打击。
上述的具有某种信号感知功能的传感器节点包括光照、声音或电磁波传感器节点。
上述的传感器节点随机或按特定拓扑结构部署在需要监控的区域内,具体方案为: 
因为无线传感器节点的通信范围有限,所以节点的密度必须达到一定的数量级,才可以保证传感器节点能自组织成一个网络,顺利完成节点与节点以及节点与网关之间的通信。
本系统中使用的XM2110CA射频板的感知范围(室外)理论上>30m,为保证其感知目标的可靠性,我们在部署传感器时,保证每个传感器节点在方圆15m内至少有2~3个邻居节点,部署后的传感器密度约为30~50个/Km2;此外,由于监控区域的特殊性——输油管道或边防线,部署区域一般呈带状。 
部署方式:为保证部署的传感器节点达到应有密度以及传感器节点的脆弱性,采取人工的方式进行传感器节点的部署。在人工安放传感器节点时,一般选择地形平坦或凸出的干燥地面进行部署。 
下面对本发明的硬件平台和软件方法平台分别作进一步详细说明: 
硬件平台
系统总体构建方案
本系统硬件平台的具体构建方案如图2所示。
其中涉及到的具体硬件设备及其技术指标如下: 
l     传感器节点
一个无线传感器节点一般由传感模块、通信模块、处理器模块和电源模块组成。本系统中传感器节点的传感模块采用Crossbow公司生产的MTS300CA传感板,通信模块、处理器模块和电源模块采用三个模块相结合的Crossbow公司生产的XM2110CA处理器/射频板。
 网关节点 
本系统中的网关节点由通信模块和处理器模块组成。与传感器的通信模块相同,网关节点的通信模块也采用MTS300CA传感板;处理器模块则采用Crossbow公司生产的具有USB接口的MIB520CB。另外,还有其它品牌的传感器和网关节点可供选择。
计算中心 
计算中心是带有存储功能的服务器或计算机,主要用于传感数据的存储、管理和对数据的处理;软件功能的核心部分在此实现,后面章节会讲到计算中心对数据的具体处理过程。
计算中心可采用普通PC机,如华硕A8jr系列笔记本,CPU为Intel Core Duo,主频1.73GHz;内存512MB,硬盘80GB;操作系统使用WindowXP。 
监控中心 
监控中心由一个或多个显示器组成,如三星品牌的液晶显示器;其功能主要用于输出计算中心的处理后得到的有关入侵目标的图像和视频信号。
信号流程 
各无线传感器节点通过2405 MHz~2480MHz的无线电波相互通信或将数据信号传输给网关节点;网关节点通过USB接口与计算中心相联;计算中心通过视频信号线与监控中心相联。
传感器节点部署方案 
因为无线传感器节点的通信范围有限,所以节点的密度必须达到一定的数量级,才可以保证传感器节点能自组织成一个网络,顺利完成节点与节点以及节点与网关之间的通信。
本系统中使用的XM2110CA射频板的感知范围(室外)理论上>30m,为保证其感知目标的可靠性,我们在部署传感器时,保证每个传感器节点在方圆15m内至少有2~3个邻居节点,部署后的传感器密度约为30~50个/Km2;此外,由于监控区域的特殊性——输油管道或边防线,部署区域一般呈带状,如图3所示。 
部署方式:为保证部署的传感器节点达到应有密度以及传感器节点的脆弱性,采取人工的方式进行传感器节点的部署。在人工安放传感器节点时,一般选择地形平坦或凸出的干燥地面进行部署。 
软件方法平台 
本系统软件平台中涉及到的具体方法或算法有:(1) 监测区域图的多层栅格划分;(2)探测节点序列的生成;(3) 栅格扫描和匹配;(4) 预测点估算。下面结合附图和具体实施方式,对各技术方案做进一步详细说明。
(一)图的预处理(多层栅格划分) 
在进行目标定位跟踪之前,首先对监控区域进行图的处理,即将监控区域进行栅格划分,并计算每个单元格的节点序列作为栅格标识。
1.     区域选取: 
为便于进行栅格划分,一般选取矩形区域。如图4所示,选取监控区域后作矩形ABCD,长和宽的距离分别为a和b;假设监控区域内部署有编号为1~6的6个传感器节点,。
2.     第一层单元格划分、标识: 
选取了监控区域之后,首先进行第一层单元格的划分。根据矩形区域的长宽比,确定纵横栅格线的条数比,即 
Figure 232392DEST_PATH_IMAGE001
,以此保证划分的单元格为正方形。一般第一层单元格划分的粒度要尽量大,但也不失一定的精度。如图5所示,将第一层单元格划分为5×10(假设a:b=2:1)。划分完成后,对单元格进行编号,从左上角开始,沿横轴依次为(1, 1), (1, 2), (1, 3)…;沿纵轴依次为(1, 1), (2, 1), (3, 1)…。
单元格划分后要进行对每个单元格进行标识,标识方法如下:对于单元格(i, j),计算其中心点到各传感器节点的直线距离;假设该监控区域内有n个节点,则得到n个距离值,将n个距离值按节点编号进行排序,即得到该单元格的标号:
Figure 507516DEST_PATH_IMAGE002
。这样,第一层栅格划分后,每个单元格都一个标识,如图中单元格(1, 1)的标识为(2, 1, 3, 4, 6, 5)。 
3.     多层单元格划分、标识: 
由于第一层栅格划分的粒度较大,所以一般不能满足定位跟踪精度的需要,由此提出对第一层单元格进行二次、三次,甚至更多次的划分和标识,将单元格的尺寸进一步缩小,直至满足精度需求。
从第二层往后的单元格划分与第一层有所不同,它不是对监控区域全范围的划分,而是选取目标出现可能性较大的重点区域的划分。如图6所示,对第一层单元格(1, 1)、(1, 2)、(2, 1)、(2, 2)每个进行3×3的二次单元格划分。二次划分完成后,在划分区域内仿照一次划分进行编号,并计算每个二次单元格的标识。 
若二次单元格划分后,精度仍达不到要求,可进行三次、四次等多次单元格划分,方法同二次单元格划分类似。但单元格划分到一定程度后,精度不再提高。理论上可以证明,当监控范围内有n个节点时,有效单元格划分数为n2×n2,即上图部署有6个传感器节点的区域,最高可以进行36×36的单元格划分,更精细的划分不会带来定位跟踪精度的进一步提高。 
说明:“多层栅格划分”这一部分主要是在目标定位跟踪之前,对传感器节点部署的监控区域进行一次或多次(取决于栅格划分次数)图的处理,这些预处理工作完全由系统中的“计算中心”部分完成,图中的栅格信息(各层单元格标识)也存储在计算中心的数据库中。 
(二)定位跟踪目标(多层栅格扫描) 
图的预处理(多层栅格划分)完成以后,一旦入侵目标出现在监控区域内,系统便可以按照以下5个步骤进行的定位跟踪:
步骤(1): 传感器节点和网关节点的信号传输:各传感器节点将感知到的信号(声音、光照或温度等)按照GPSR多跳路由协议转发到网关节点;网关节点将收集到的各传感器的信号经无线或有线传输给计算中心(本系统采用的是USB有线连接);
步骤(2): 生成探测节点序列:计算中心首先将传回的信号做筛选,筛选完后将剩余的信号按强度大小排序,产生一个对应传感器节点的编号序列,称该序列为探测节点序列,计算中心接着对探测节点序列的有效性进行判断,依此决定是否进入下一步骤;
步骤(3): 栅格扫描和匹配:将探测节点序列与当前层的栅格标识进行匹配,得到最匹配的单元格编号;
步骤(4): 预测点的估计:计算中心计算这些单元格的质心(最匹配单元格可能不止一个),并将计算得的质心坐标作为入侵目标最可能出现的位置;连接历次估测质心,便得到了入侵目标的预测入侵路径;最后计算中心将最匹配单元格信息、质心信息和路径信息输出到监控中心;
步骤(5): 定位跟踪信息显示:结合监控区域地图,监控中心将最匹配单元格和这些单元格在监视器上进行实时显示,直观地给监控人员提供入侵目标的地理位置信息,协助其对目标进行阻拦或打击。
步骤(1)由传感器节点和网关节点按路由传输协议自发完成,步骤(5)只关系到显示器对信息的输出显示,这两个过程的详细情况略去。下面着重对定位跟踪过程中的步骤(2)(3)(4)进行详细阐述。 
1.     探测节点序列的生成 
(1)  节点校准:
计算中心根据各节点在安静状态下传回的信号强度值,计算得各节点的校准值。计算节点i的校准值方法为:收集n次(n≥10)节点i在安静状态下信号强度值,然后求算术平均值,作为节点i的校准值;
(2)  信号筛选:
计算中心将网关传回的各节点信号强度值与各节点的校准值做差,得到节点的信号强度变化,当某节点的信号强度变化小于规定阈值时,丢弃该信号,否则保留信号及其节点编号;
(3)  探测节点序列:
将保留下的信号序列按照强度值的由大到小排序,得到一个对应节点编号序列,这个序列称之为探测节点序列。求信号序列的方差,当方差值小于规定阈值时,丢弃该探测节点序列,否则保留该探测节点序列。
2.     栅格扫描和匹配 
(1)  单元格匹配:
计算探测节点序列与当前栅格层各单元格的标识(一个全节点序列)的“匹配度”,则“匹配度”最高的单元格为目标最可能出现的位置;
计算两个节点序列的“匹配度”方法定义如下:
(a) 设置“匹配度”的初始值为0;
(b) 当两个节点编号(如u和v)同时出现在两个序列中且顺序相同时,“匹配度”加1;
(c) 当有一个节点编号,如u在第一个序列中没有出现,而在第二个序列中出现了(v, u),则“匹配度”加1;
(d) 当两个节点u、v在两个序列中都没有出现,则“匹配度”加1;
一般地,将“匹配度”最高的单元格的质心作为目标的估测点,关于该估测点的计算过程在下一节介绍。
(2)  多层栅格扫描: 
在进行目标定位跟踪时,首先扫描第一层栅格,进行第一层的单元格匹配;确定了目标在第一层的位置后,为提高定位精度,一般进行第二层、第三次等多层栅格扫描,直至满足精度需求或达到精度上限为止;
因为在“多层栅格划分”过程中,各层单元格的信息已经预先存储在计算中心,所以在“多层栅格扫描”时,只需从计算中心查询和调用各层信息即可,方便快捷。
3.     预测点的估计 
假定在部署有n个节点的监控区域内对目标进行定位时,计算得当前栅格层最匹配单元格坐标分别为
Figure 150987DEST_PATH_IMAGE003
,如图7所示。则目标位置的预测点坐标由下面公式给出:
Figure 423836DEST_PATH_IMAGE004

Claims (8)

1.一种基于无线传感器网络的目标定位跟踪系统,其特征在于:由无线传感器节点、网关节点、计算中心和监控中心四个基本部分组成,无线传感器节点由传感模块、通信模块、处理器模块和电源模块组成,人工将多个传感器节点部署在监控区内,各无线传感器节点相互无线通信,并将数据信号传感给网关节点,自组成一个无线网络,网关节点通过USB接口与计算中心相联,计算中心通过视频信号线与监控中心相联。
2.根据权利要求1所述的基于无线传感器网络的目标定位跟踪系统,其特征在于:所述的监控区包括输管或边境地区。
3.根据权利要求1所述的基于无线传感器网络的目标定位跟踪系统,其特征在于:所述的网关节点包括通信模块和处理器模块,通信模块采用MTS300CA传感板,处理器模采用具有USB接口的MIB520CB。
4.根据权利要求1所述的基于无线传感器网络的目标定位跟踪系统,其特征在于:所述的计算中心为带有存储功能的服务器或计算机。
5.根据权利要求1所述的基于无线传感器网络的目标定位跟踪系统,其特征在于:监控中心由一个或多个显示器组成。
6.一种基于无线传感器网络的目标定位跟踪方法,其特征在于:由无线传感器节点、网关节点、计算中心和监控中心四个基本部分组成基于无线传感器网络的目标定位跟踪系统,其具体方法是:
(1)将一定数量的具有某种信号感知功能的传感器节点随机或按特定拓扑结构部署在需要监控的区域内;
(2)部署在监控区域内若干传感器节点按照一定路由协议自组织成为一个多跳路由网络,并按照一定的时间周期向网关节点发送感知信号数据;网关节点也按相同时间周期将收集到的各节点信号发回计算中心进行处理;
(3)对监控区域进行多次栅格划分,将其按精度需求分为若干单元格,按照一定原则赋予每个单元格一个标识;
(4)一旦有入侵目标出现在传感网络感知范围内,节点就会探测到目标发出信号并将其发送到网关节点;网关节点收集到各节点发回的感知信号后,将信号集传回计算中心进行处理;计算中心根据传回的探测信号和已知的单元格标识,按照多层栅格扫描方法找到目标所在的位置,并将位置信号发给监控中心;监控中心实时显示计算中心发回的目标位置信息,并描绘出目标入侵的路径,与此同时,采取相应措施对目标实施阻止或打击。
7.根据权利要求6所述的基于无线传感器网络的目标定位跟踪方法,其特征在于:所述的具有某种信号感知功能的传感器节点包括光照、声音或电磁波传感器节点。
8.根据权利要求6所述的基于无线传感器网络的目标定位跟踪方法,其特征在于:所述的传感器节点随机或按特定拓扑结构部署在需要监控的区域内,具体方案为:无线传感器节点的通信范围有限,所以节点的密度必须达到一定的数量级,才能保证传感器节点能自组织成一个网络,完成节点与节点以及节点与网关之间的通信,在方圆15m内至少有2-3个邻居传感器节点,部署后的传感器密度约为30-50个/km2
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Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103607763A (zh) * 2013-12-05 2014-02-26 北京邮电大学 一种无线传感器网络中物体定位感知的方法及系统
CN103906212A (zh) * 2014-04-14 2014-07-02 中北大学 一种智能休眠控电低能耗无线传感器网络声定位节点
CN104185310A (zh) * 2013-05-27 2014-12-03 南京邮电大学 一种基于蜂拥控制的移动传感器目标跟踪的方法
CN104243595A (zh) * 2014-09-24 2014-12-24 国家电网公司 一种基于IPv6的用电信息采集系统及其方法
CN104992518A (zh) * 2015-07-31 2015-10-21 深圳市欣横纵数码科技有限公司 一种应用于军工处所的智能控制指挥调度系统
CN106454912A (zh) * 2016-09-21 2017-02-22 绍兴文理学院 基于无线传感器网络的定位系统及方法
CN107483885A (zh) * 2017-07-31 2017-12-15 深圳市盛路物联通讯技术有限公司 一种边境监测方法,及物联网系统
CN107578344A (zh) * 2017-07-28 2018-01-12 深圳市盛路物联通讯技术有限公司 一种生物信息的监测方法,及监测设备
WO2018103112A1 (zh) * 2016-12-06 2018-06-14 无锡悟莘科技有限公司 一种无线传感网络监测系统、支点及网关
CN109040697A (zh) * 2018-09-07 2018-12-18 徐州飞梦电子科技有限公司 一种基于系留无人机的防溺水监测方法
CN109041159A (zh) * 2018-08-04 2018-12-18 浙江农林大学 一种克服无线传感器网络中能量不均衡的方法
CN109474714A (zh) * 2018-11-16 2019-03-15 重庆邮电大学 一种传感器标识快速查询方法
CN109686028A (zh) * 2018-12-27 2019-04-26 中国电子科技集团公司第十一研究所 一种移动入侵目标遥测报警组合装置
CN113473483A (zh) * 2021-06-29 2021-10-01 航天海鹰机电技术研究院有限公司 一种全量用户的定位方法及系统
CN116614717A (zh) * 2023-07-20 2023-08-18 中国市政工程西南设计研究总院有限公司 用于智慧社区的视频监控方法和系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101464510A (zh) * 2009-01-08 2009-06-24 浙江大学 一种无线传感器网络多点准确定位与跟踪方法
CN101765091A (zh) * 2010-01-14 2010-06-30 上海交通大学 基于泰森多边形的无线传感器网络定位方法
CN101865993A (zh) * 2009-10-30 2010-10-20 中国人民解放军炮兵学院 一种基于二值传感器自组网的目标跟踪方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101464510A (zh) * 2009-01-08 2009-06-24 浙江大学 一种无线传感器网络多点准确定位与跟踪方法
CN101865993A (zh) * 2009-10-30 2010-10-20 中国人民解放军炮兵学院 一种基于二值传感器自组网的目标跟踪方法
CN101765091A (zh) * 2010-01-14 2010-06-30 上海交通大学 基于泰森多边形的无线传感器网络定位方法

Cited By (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104185310A (zh) * 2013-05-27 2014-12-03 南京邮电大学 一种基于蜂拥控制的移动传感器目标跟踪的方法
CN104185310B (zh) * 2013-05-27 2017-12-05 南京邮电大学 一种基于蜂拥控制的移动传感器目标跟踪的方法
CN103607763A (zh) * 2013-12-05 2014-02-26 北京邮电大学 一种无线传感器网络中物体定位感知的方法及系统
CN103607763B (zh) * 2013-12-05 2017-05-31 北京邮电大学 一种无线传感器网络中物体定位感知的方法及系统
CN103906212A (zh) * 2014-04-14 2014-07-02 中北大学 一种智能休眠控电低能耗无线传感器网络声定位节点
CN103906212B (zh) * 2014-04-14 2018-10-19 中北大学 一种智能休眠控电低能耗无线传感器网络声定位节点
CN104243595A (zh) * 2014-09-24 2014-12-24 国家电网公司 一种基于IPv6的用电信息采集系统及其方法
CN104992518B (zh) * 2015-07-31 2018-02-16 深圳市欣横纵技术股份有限公司 一种应用于军工处所的智能控制指挥调度系统
CN104992518A (zh) * 2015-07-31 2015-10-21 深圳市欣横纵数码科技有限公司 一种应用于军工处所的智能控制指挥调度系统
CN106454912A (zh) * 2016-09-21 2017-02-22 绍兴文理学院 基于无线传感器网络的定位系统及方法
WO2018103112A1 (zh) * 2016-12-06 2018-06-14 无锡悟莘科技有限公司 一种无线传感网络监测系统、支点及网关
CN107578344A (zh) * 2017-07-28 2018-01-12 深圳市盛路物联通讯技术有限公司 一种生物信息的监测方法,及监测设备
CN107483885A (zh) * 2017-07-31 2017-12-15 深圳市盛路物联通讯技术有限公司 一种边境监测方法,及物联网系统
CN109041159A (zh) * 2018-08-04 2018-12-18 浙江农林大学 一种克服无线传感器网络中能量不均衡的方法
CN109041159B (zh) * 2018-08-04 2021-04-02 浙江农林大学 一种克服无线传感器网络中能量不均衡的方法
CN109040697A (zh) * 2018-09-07 2018-12-18 徐州飞梦电子科技有限公司 一种基于系留无人机的防溺水监测方法
CN109474714A (zh) * 2018-11-16 2019-03-15 重庆邮电大学 一种传感器标识快速查询方法
CN109686028A (zh) * 2018-12-27 2019-04-26 中国电子科技集团公司第十一研究所 一种移动入侵目标遥测报警组合装置
CN113473483A (zh) * 2021-06-29 2021-10-01 航天海鹰机电技术研究院有限公司 一种全量用户的定位方法及系统
CN113473483B (zh) * 2021-06-29 2024-05-14 航天海鹰机电技术研究院有限公司 一种全量用户的定位方法及系统
CN116614717A (zh) * 2023-07-20 2023-08-18 中国市政工程西南设计研究总院有限公司 用于智慧社区的视频监控方法和系统
CN116614717B (zh) * 2023-07-20 2023-09-22 中国市政工程西南设计研究总院有限公司 用于智慧社区的视频监控方法和系统

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