CN103313382A - 一种移动无线传感器网络分布式目标跟踪方法 - Google Patents

Abstract

本发明给出一种移动无线传感器网络分布式目标跟踪方法，该方法解决传统无线传感器网络目标跟踪中的跟踪精确度低的问题，使用分布式算法预测目标在下一个跟踪周期中的位置，考虑移动无线传感器网络中静态节点与动态节点的协作配合，各个移动节点根据此信息向目标位置移动并获取更精确的目标信息。本发明能够有效提高移动传感器网络目标跟踪精确度，保障网络的动态连通性，提高目标跟踪效率，缩短目标跟踪周期，加快目标跟踪执行过程。

Description

一种移动无线传感器网络分布式目标跟踪方法

技术领域

本发明涉及一种移动无线传感器网络分布式目标跟踪方法，主要采用分布式算法使各个移动节点自主计算各自的移动路径来实现目标跟踪，属于无线传感网、目标跟踪、分布式计算交叉技术应用领域。

背景技术

无线传感器网络是由大量静止或移动的传感器节点以自组织和多跳的方式构成的无线网络，其目的是协作地感知、采集、处理和传输网络覆盖地理区域内感知对象的信息并报告给用户。大量的传感器节点将探测到的数据通过汇聚节点发送给用户。移动无线传感器网络是在静态无线传感器网络的基础上加入移动节点后扩展而来的一种新的传感器网络形式。由于移动节点可以在网络中自由地运动，这样的特点给网络的结构组织以及任务分配带来了挑战。

目标跟踪是无线传感器网络最重要的研究和应用领域之一。与传统的传感器网络相比，基于无线传感网的目标跟踪系统具有如下特点：传感器节点小，可以近距离或者直接布置于需要监视的环境中，不易被监视目标发现；无线传感器网络可快速部署，自行完成网络的组织与配置，根据指定的监视任务进行组网和分工，更加灵活可靠地执行目标跟踪任务；在一些不能人工配置监控设备的区域，如受污染的区域、面积广阔的森林、敌方控制的战场等地点，不可能使用传统的目标跟踪设备和方法，无线传感器网络是最好的选择。以上特点使得无线传感器网络非常适合应用于复杂环境和特殊场合中的目标跟踪。

在目标跟踪过程中，移动无线传感器网络相对于静态无线传感器网络最大的区别是网络中的移动节点能够随目标的移动而移动，始终保持目标对网络可见。已有的目标跟踪算法大多是针对静态网络设计的，不能很好地适应移动网络中的目标跟踪应用。本发明在综合考虑动态网络连通性、分布式计算的前提下，提出一种能够提高目标跟踪精确度，同时保证网络连通性的移动无线传感网分布式目标跟踪方法。

发明内容

技术问题：目标跟踪是无线传感器网络的主要应用，传统的目标跟踪方法主要是针对静态无线传感器网络而设计的，移动无线传感网的节点移动性、拓扑结构动态变化等特点给目标跟踪带来了挑战，尤其是如何引导移动节点随目标的运动而移动，同时又让移动节点进行动态自组织，以保证网络的连通性，是目前移动传感网目标跟踪领域的问题之一。本发明提供一种移动无线传感器网络分布式目标跟踪方法，解决上述问题，提高了目标跟踪的精确程度，同时又保证网络的动态连通性。

技术方案：本发明提出一种移动无线传感器网络分布式目标跟踪方法，在移动无线传感器网络对目标的进行跟踪过程中，各个移动节点根据目标的运动情况分布式地计算各自的移动路径，使自己更加接近目标的实际位置。

本发明所述无线传感网是由部署在监测区域内、跟踪目标的传感器节点通过无线通信形成一个多跳的自组织网络系统，传感器节点协作地感知、采集、处理网络覆盖区域内目标对象的信息，通过汇聚节点将数据信息发送给用户，用户得到监测区域的目标对象实时信息。

本发明所述移动无线传感器网络分布式目标跟踪方法需要各个传感器节点间进行通信，汇聚节点仅仅负责完成广播启动消息与记录目标跟踪结果。其他步骤如建立邻接节点表、预测目标位置、向目标位置移动等均由各个传感器节点自行按周期分轮次执行。

本发明所述移动无线传感网分布式目标跟踪方法包括以下步骤：

1）汇聚节点广播节点位置采集消息，网络中的静态节点向邻近的其他静态节点发送自身的固定位置坐标，当静态节点接收到相邻节点发来的位置信息时就将它记录到自己的邻接节点列表中；

2）静态节点构建移动节点列表并估测目标位置

21）汇聚节点向网络中所有节点广播本轮目标跟踪过程开始的消息，各个传感器节点收到此消息后立即开始执行下面的目标跟踪步骤；

22）各个移动节点向邻近的静态节点广播自己的当前位置信息，接到此信息的静态节点构建一张邻域内移动节点列表，将所有邻近自己的移动节点记录在这张表中；

23）静态节点在自身的探测范围内感知目标是否存在，如果目标在探测范围内，则静态节点进一步获取目标的具体位置，根据移动节点列表，静态节点将自己探测到的目标数据发送给表中的所有移动节点；

3）移动节点对邻近的静态节点发来的目标估测位置取平均值，节点将计算结果作为自身对目标当前位置的估测值，在二维平面坐标系中，移动节点根据如下所述的公式计算目标的估测位置坐标：

$\left\{\begin{array}{c}{X}_a=\frac{x_1+x_2+\·\·\·+x_N}{N}\\ Y_a=\frac{y_1+y_2+\·\·\·+y_N}{N}\end{array}\right.$

其中，N为向本移动节点发送目标位置信息的静态节点数量；(x₁,y₁)，(x₂,y₂)，……，(x_N,y_N)为这些静态节点估测到的目标位置的坐标；(X_a,Y_a)是移动节点根据所收到的信息计算出的目标预测位置；

4）移动节点依据目标位置估测结果向目标当前所处的实际位置移动，各个移动节点按照以下公式来计算运动方向和速度：

$d_i=\sqrt{{(X_a-x_i)}^2+{(Y_a-y_i)}^2}$

$v_i=\left\{\begin{array}{cc}\frac{d_i}{T_m}& \mathrm{if}(v_{\max }\&GreaterEqual;\frac{d_i}{T_m})\\ v_{\max }& \mathrm{if}(v_{\max }<\frac{d_i}{T_m})\end{array}\right.$

${\mathrm{\&omega;}}_i=\arctan \left(\frac{Y_a-y_i}{X_a-x_i}\right)$

其中，(x_i,y_i)是移动节点i目前所在的位置坐标；(X_a,Y_a)是目标估测位置的坐标；T_m是移动节点的运动时间长度；d_i是移动节点i与目标估测位置的距离；v_i与ω_i是节点的速度与运动方向角度；v_max是移动节点所能达到的最大移动速度；

5）移动节点精确定位目标位置

51）移动节点感知目标所在的位置，对原来记录的估测坐标(X_a,Y_a)做出修正，移动节点通过下式计算得出精确的目标位置坐标：

$\left\{\begin{array}{c}{X}_t=\frac{X_a*N+x_{m1}+x_{m2}+\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;+x_{\mathrm{mM}}}{N+M}\\ Y_t=\frac{Y_a*N+y_{m1}+y_{m2}+\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;+y_{\mathrm{mM}}}{N+M}\end{array}\right.$

其中，N为能够探测到目标的静态节点的总数量；M为移动节点的数量；(x_m1,y_m1)，(x_m2,y_m2)，……，(x_mM,y_mM)分别是各个移动节点感知到的目标位置坐标；

52）移动节点向汇聚节点发回自己探测到的目标位置信息后，汇聚节点记录下目标的精确位置坐标(X_t,Y_t)，之后网络返回步骤2）继续进行下一轮的目标跟踪。

有益效果：本发明提出了一种移动无线传感器网络分布式目标跟踪方法，该方法基于网络对目标位置的分布式计算与预测，使移动节点不断接近目标的真实位置，提高了目标跟踪的精确度。具体来说，本发明所述的改进方法具有如下的有益效果：

（1）本发明所述的移动无线传感网分布式目标跟踪方法，通过各个移动节点不断寻找并接近跟踪目标的实际位置，能够有效提高移动传感器网络目标跟踪精确度。

（2）所述移动节点运动路径决策方法综合考虑了移动无线传感网目标跟踪中静态节点与动态节点的协作配合，直接有效地指导网络进行合理的数据采集、交换与处理，保障了网络的动态连通性。

（3）所述分布式目标位置估测方法提高了网络的目标跟踪效率，缩短了移动无线传感器网络的目标跟踪周期，加快了网络的目标跟踪执行过程。

附图说明

图1、应用实例流程图。

图2、静态节点间通信示意图。

图3、移动节点表构建示意图。

图4、估测目标位置过程示意图。

图5、移动节点运动过程示意图。

图6、精确定位目标位置示意图。

具体实施方式

在具体实施中，本发明采用以下步骤进行分布式目标跟踪：

步骤1：静态节点构建静态邻接节点列表

汇聚节点广播节点位置采集消息，网络中的静态节点向邻近的其他静态节点发送自身的固定位置坐标，当静态节点接收到相邻节点发来的位置信息时就将它记录到自己的邻接节点列表中。

步骤2：静态节点构建移动节点列表并估测目标位置

步骤2.1：汇聚节点通知各个传感器节点开始本轮跟踪过程

汇聚节点向网络中所有节点广播本轮目标跟踪过程开始的消息，各个传感器节点收到此消息后立即开始执行下面的目标跟踪步骤。

步骤2.2：静态节点构建移动节点表

各个移动节点向邻近的静态节点广播自己的当前位置信息，接到此信息的静态节点构建一张邻域内移动节点列表，将所有邻近自己的移动节点记录在这张表中。

步骤2.3：静态节点估测目标位置

静态节点在自身的探测范围内感知目标是否存在。如果目标在探测范围内，则静态节点进一步获取目标的具体位置。根据移动节点列表，静态节点将自己探测到的目标数据发送给表中的所有移动节点。

步骤3：移动节点计算目标估测位置的平均值

移动节点对邻近的静态节点发来的目标估测位置取平均值，节点将计算结果作为自身对目标当前位置的估测值。

在二维平面坐标系中，移动节点根据如下所述的公式计算目标的估测位置坐标：

$\left\{\begin{array}{c}{X}_a=\frac{x_1+x_2+\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;+x_N}{N}\\ Y_a=\frac{y_1+y_2+\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;+y_N}{N}\end{array}\right.$

其中，N为向本移动节点发送目标位置信息的静态节点数量；(x₁,y₁)，(x₂,y₂)，……，(x_N,y_N)为这些静态节点估测到的目标位置的坐标；(X_a,Y_a)是移动节点根据所收到的信息计算出的目标预测位置。

步骤4：移动节点向目标位置运动

移动节点依据目标位置估测结果向目标当前所处的实际位置移动。

各个移动节点按照以下公式来计算运动方向和速度：

$d_i=\sqrt{{(X_a-x_i)}^2+{(Y_a-y_i)}^2}$

$v_i=\left\{\begin{array}{cc}\frac{d_i}{T_m}& \mathrm{if}(v_{\max }\&GreaterEqual;\frac{d_i}{T_m})\\ v_{\max }& \mathrm{if}(v_{\max }<\frac{d_i}{T_m})\end{array}\right.$

${\mathrm{\&omega;}}_i=\arctan \left(\frac{Y_a-y_i}{X_a-x_i}\right)$

其中，(x_i,y_i)是移动节点i目前所在的位置坐标；(X_a,Y_a)是目标估测位置的坐标；T_m是移动节点的运动时间长度；d_i是移动节点i与目标估测位置的距离；v_i与ω_i是节点的速度与运动方向角度；v_max是移动节点所能达到的最大移动速度。

步骤5：移动节点精确定位目标位置

步骤5.1：移动节点精确定位目标

移动节点感知目标所在的位置，对原来记录的估测坐标(X_a,Y_a)做出修正。

移动节点通过下式可以计算得出精确的目标位置坐标：

$\left\{\begin{array}{c}{X}_t=\frac{X_a*N+x_{m1}+x_{m2}+\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;+x_{\mathrm{mM}}}{N+M}\\ Y_t=\frac{Y_a*N+y_{m1}+y_{m2}+\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;+y_{\mathrm{mM}}}{N+M}\end{array}\right.$

其中，N为能够探测到目标的静态节点的总数量；M为移动节点的数量；(x_m1,y_m1)，(x_m2,y_m2)，……，(x_mM,y_mM)分别是各个移动节点感知到的目标位置坐标。

步骤5.2：汇聚节点记录目标位置

移动节点向汇聚节点发回自己探测到的目标位置信息后，汇聚节点记录下目标的精确位置坐标(X_t,Y_t)，之后网络返回步骤2继续进行下一轮的目标跟踪。

在具体实施中，网络中的所有节点都均匀分布在目标活动区域内，如图2中所示，执行目标跟踪的移动无线传感器网络满足以下条件：

（1）所有静态节点均匀分布在目标活动区域中，并且其位置都是固定的。

（2）所有移动节点都能以一定的速度在网络覆盖的范围内自由运动。

（3）网络中的每个节点都能感知自己当前的位置坐标。

（4）汇聚节点的通信覆盖范围足够大，可以与网络中的其它节点直接进行通信。

（5）传感器节点能够根据接收信号强度及方向来测算与目标之间的距离和方向关系。

（6）移动节点自身的位置距离目标的实际位置越接近，其探测到的目标位置信息就越精确。

（7）每个节点都能独立地监测周围区域，并且能够在不依赖汇聚节点指挥的条件下以分布式方式与邻接节点展开数据交换与跟踪协作。

下面给出本发明的一个具体应用实例，本实例的工作流程如图1所示：

第一阶段：静态节点间通信

汇聚节点广播节点位置采集消息。每个静态节点向邻近的静态节点发送自身位置坐标。当静态节点接收到相邻节点发来的信息时就将它记录到自己的邻接节点列表中。如图2所示，静态节点S₁、S₂、S₃、S₄分别与邻近的其他静态节点交换自己的位置信息。

第二阶段：静态节点构建移动节点列表

如图3所示，移动节点M₁、M₂、M₃分别向靠近自己的静态节点广播自己的位置信息。根据接收到的信息，静态节点S₁～S₄各自构建一张自身邻域内的移动节点列表。

第三阶段：静态节点估测目标位置

各静态节点在自身的探测范围内感知目标是否存在。如果目标在探测范围内，则进一步获取目标位置的详细信息。根据移动节点列表，静态节点将自己探测到的目标数据发送给邻域中的所有移动节点。

如图4所示，静态节点S₁向移动节点M₁、M₂发送目标位置信息。节点S₂向M₂、M₃发送信息，节点S₃向M₃发送信息，节点S₄向M₁发送信息。

第四阶段：移动节点向目标位置运动

移动节点收到了邻域内所有静态节点对目标的估测位置后，节点向目标位置移动。如图5中所示，移动节点M₁、M₂、M₃分别按照由公式 $v_i=\left\{\begin{array}{cc}\frac{d_i}{T_m}& \mathrm{if}(v_{\max }\&GreaterEqual;\frac{d_i}{T_m})\\ v_{\max }& \mathrm{if}(v_{\max }<\frac{d_i}{T_m})\end{array}\right.$ 和

所计算出的速度与方向朝着目标位置运动。

第五阶段：移动节点精确定位目标位置

如图6所示，移动节点M₁、M₂、M₃感知目标所在的位置，并对原有的估测坐标值做出修正。汇聚节点通过以下公式计算出目标当前的位置坐标：

$\left\{\begin{array}{c}{X}_t=\frac{X_a*N+x_{m1}+x_{m2}+\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;+x_{\mathrm{mM}}}{N+M}\\ Y_t=\frac{Y_a*N+y_{m1}+y_{m2}+\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;+y_{\mathrm{mM}}}{N+M}\end{array}\right.$

公式中，N为能够探测到目标的静态节点的数量；M为移动节点的数量；(x_m1,y_m1)，(x_m2,y_m2)，……，(x_mM,y_mM)分别是各个移动节点感知到的目标位置坐标。最终汇聚节点记录目标的精确位置坐标(X_t,Y_t)，之后网络返回阶段二继续进行目标跟踪。

Claims (1)

1.一种移动无线传感器网络分布式目标跟踪方法，其特征在于该方法所包含的步骤为：

1）汇聚节点广播节点位置采集消息，网络中的静态节点向邻近的其他静态节点发送自身的固定位置坐标，当静态节点接收到相邻节点发来的位置信息时就将它记录到自己的邻接节点列表中；

2）静态节点构建移动节点列表并估测目标位置

21）汇聚节点向网络中所有节点广播本轮目标跟踪过程开始的消息，各个传感器节点收到此消息后立即开始执行下面的目标跟踪步骤；

22）各个移动节点向邻近的静态节点广播自己的当前位置信息，接到此信息的静态节点构建一张邻域内移动节点列表，将所有邻近自己的移动节点记录在这张表中；

23）静态节点在自身的探测范围内感知目标是否存在，如果目标在探测范围内，则静态节点进一步获取目标的具体位置，根据移动节点列表，静态节点将自己探测到的目标数据发送给表中的所有移动节点；

3）移动节点对邻近的静态节点发来的目标估测位置取平均值，节点将计算结果作为自身对目标当前位置的估测值，在二维平面坐标系中，移动节点根据如下所述的公式计算目标的估测位置坐标：

$\left\{\begin{array}{c}{X}_a=\frac{x_1+x_2+\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;+x_N}{N}\\ Y_a=\frac{y_1+y_2+\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;+y_N}{N}\end{array}\right.$

其中，N为向本移动节点发送目标位置信息的静态节点数量；(x₁,y₁)，(x₂,y₂)，……，(x_N,y_N)为这些静态节点估测到的目标位置的坐标；(X_a,Y_a)是移动节点根据所收到的信息计算出的目标预测位置；

4）移动节点依据目标位置估测结果向目标当前所处的实际位置移动，各个移动节点按照以下公式来计算运动方向和速度：

$d_i=\sqrt{{(X_a-x_i)}^2+{(Y_a-y_i)}^2}$

$v_i=\left\{\begin{array}{cc}\frac{d_i}{T_m}& \mathrm{if}(v_{\max }\&GreaterEqual;\frac{d_i}{T_m})\\ v_{\max }& \mathrm{if}(v_{\max }<\frac{d_i}{T_m})\end{array}\right.$

${\mathrm{\&omega;}}_i=\arctan \left(\frac{Y_a-y_i}{X_a-x_i}\right)$

其中，(x_i,y_i)是移动节点i目前所在的位置坐标；(X_a,Y_a)是目标估测位置的坐标；T_m是移动节点的运动时间长度；d_i是移动节点i与目标估测位置的距离；v_i与ω_i是节点的速度与运动方向角度；v_max是移动节点所能达到的最大移动速度；

5）移动节点精确定位目标位置

51）移动节点感知目标所在的位置，对原来记录的估测坐标(X_a,Y_a)做出修正，移动节点通过下式计算得出精确的目标位置坐标：

$\left\{\begin{array}{c}{X}_t=\frac{X_a*N+x_{m1}+x_{m2}+\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;+x_{\mathrm{mM}}}{N+M}\\ Y_t=\frac{Y_a*N+y_{m1}+y_{m2}+\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;+y_{\mathrm{mM}}}{N+M}\end{array}\right.$

其中，N为能够探测到目标的静态节点的总数量；M为移动节点的数量；(x_m1,y_m1)，(x_m2,y_m2)，……，(x_mM,y_mM)分别是各个移动节点感知到的目标位置坐标；

52）移动节点向汇聚节点发回自己探测到的目标位置信息后，汇聚节点记录下目标的精确位置坐标(X_t,Y_t)，之后网络返回步骤2）继续进行下一轮的目标跟踪。

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