[發(fā)明專利]一種無線傳感器網(wǎng)絡目標定位與跟蹤方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 200810225565.4
• 申請日: 2008-11-06
• 公開（公告）號: CN101393260A
• 公開（公告）日: 2009-03-25
• 發(fā)明（設計）人: 劉桂雄;張曉平;周松斌
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G01S5/02
• 分類號: G01S5/02
• 代理公司: 北京捷誠信通專利事務所
• 代理人: 魏殿紳

技術領域

本發(fā)明涉及一種無線傳感器網(wǎng)絡目標定位與跟蹤方法，尤其涉及一種基于ε—支持向量回歸機的無線傳感器網(wǎng)絡目標定位與跟蹤方法。

背景技術

無線傳感器網(wǎng)絡是新一代傳感器網(wǎng)絡，具有非常廣闊的應用前景。目標定位與跟蹤是無線傳感器網(wǎng)絡的重要應用之一，它要求目標位置和運動軌跡估計具有較高準確度，但傳感器節(jié)點測量信息通常包含較大噪聲，它直接影響到目標定位與跟蹤的準確度，在相同測量信息下，不同方法對測量噪聲的影響具有不同的抑制能力。傳統(tǒng)的目標位置估計方法利用最小二乘法、極大似然估計法確定目標某時刻位置，但通過這些方法得到的定位結果容易受到傳感器節(jié)點測量噪聲的影響而導致定位準確度不足，進而影響到目標運動軌跡的估計結果。

國內專利號為CN200710164468.4的一種基于預測的無線傳感器網(wǎng)絡目標跟蹤方法，該方法根據(jù)目標運動的當前測量數(shù)據(jù)或者歷史測量數(shù)據(jù)確定目標的運動特征；結合目標的當前位置、速度、運動方向等信息預測目標的未來位置以及下一監(jiān)控節(jié)點的喚醒時刻；當目標位置預測失敗時，網(wǎng)絡根據(jù)目標的運動歷史記錄和先驗知識逐級啟動預測失敗恢復過程。

國內專利號為CN200810103125.1的一種無線傳感器網(wǎng)絡的目標跟蹤方法，該方法利用歷史目標狀態(tài)信息和當前時刻觀測數(shù)據(jù)，進行重要性采樣，獲得粒子狀態(tài)估計信息，計算得到軌跡存活指數(shù)和剩余測量值；根據(jù)軌跡存活指數(shù)決定是否終止該軌跡，并更新軌跡集合；使用重采樣后的粒子，獲得全部目標軌跡的當前狀態(tài)估計，即移動目標的當前位置和運動速度，實現(xiàn)目標定位跟蹤。

以上方法重點考慮了無線傳感器網(wǎng)絡目標跟蹤預測或目標狀態(tài)估計問題，未充分考慮傳感器節(jié)點測量噪聲對目標定位與跟蹤結果的影響，目標跟蹤過程容易受到測量噪聲的干擾。

發(fā)明內容

為解決現(xiàn)有無線傳感器網(wǎng)絡目標定位與跟蹤方法受到傳感器節(jié)點測量誤差影響導致的目標定位結果、目標軌跡擬合準確度較低的問題，本發(fā)明提供了一種無線傳感器網(wǎng)絡目標定位與跟蹤方法，提高目標定位與目標軌跡估計的準確度。

本發(fā)明是通過以下技術方案實現(xiàn)的：

本發(fā)明所涉及的一種無線傳感器網(wǎng)絡目標定位與跟蹤方法，包括：

在任意定位時刻，根據(jù)傳感器節(jié)點測量信息預估計目標位置；

建立包含目標預估計位置的學習區(qū)域；

在學習區(qū)域內選取任意數(shù)量的位置點；

利用多項式核函數(shù)和ε-支持向量回歸機逼近位置點到傳感器節(jié)點距離向量與位置點坐標的映射關系得到?jīng)Q策函數(shù)；

將傳感器節(jié)點到目標測距向量輸入決策函數(shù)得到目標位置估計值；

將目標位置估計值發(fā)送到基站；

基站對目標位置歷史數(shù)據(jù)進行擬合來更新目標運動軌跡，實現(xiàn)目標跟蹤。

其中目標定位與跟蹤方法具體包括以下步驟：

傳感器節(jié)點通過RSSI方法測量到目標距離，利用最小二乘法預估計目標位置。

建立以目標預估計位置為圓心的圓形學習區(qū)域。

在圓形學習區(qū)域內確定若干同心圓，并在同心圓上選取位置點，且較小半徑同心圓上的位置點數(shù)量不小于較大半徑同心圓上的位置點數(shù)量。

將每個位置點到各傳感器節(jié)點距離向量作為樣本輸入，分別將位置點X、Y坐標作為樣本輸出，構造分別用于估計目標X、Y坐標的訓練樣本，所有位置點形成分別用于估計目標X、Y坐標的訓練樣本集，采用多項式核函數(shù)ε-支持向量回歸機對訓練樣本集進行學習得到分別用于估計目標X、Y坐標的決策函數(shù)。

將各傳感器節(jié)點到目標的距離測量值組成的測距向量分別輸入用于估計目標X、Y坐標的決策函數(shù)，得到的函數(shù)值即為目標定位坐標。

基站接收并存儲目標定位坐標值，利用多項式函數(shù)對目標定位歷史數(shù)據(jù)進行最小二乘擬合得到新的目標運動軌跡，對目標運動軌跡進行實時更新。

本發(fā)明提供的技術方案的有益效果是：

通過最小二乘法預估計目標位置來判斷目標可能存在的網(wǎng)絡區(qū)域(學習區(qū)域)，從而可以確定有限的學習區(qū)域，通過學習區(qū)域內選取位置點來構造訓練樣本，并利用基于多項式核函數(shù)的ε-支持向量回歸機對訓練樣本進行學習得到用于估計目標X、Y坐標的決策函數(shù)，由此深入挖掘學習區(qū)域內位置點的絕對位置和它相對傳感器節(jié)點相對位置的內部聯(lián)系，將利用RSSI方法得到的目標到感知目標傳感器節(jié)點測距向量輸入決策函數(shù)得到目標位置估計值，能夠充分利用ε-支持向量回歸機的容噪能力減小目標位置估計誤差，通過基站實時接收目標定位結果并擬合目標位置歷史數(shù)據(jù)，可以實時更新目標運動軌跡。通過本發(fā)明能顯著減小傳感器節(jié)點測量噪聲對目標定位和軌跡估計的影響，提高目標跟蹤準確度。