[發明專利]一種無線傳感器網絡目標定位與跟蹤方法

無效

• 申請號: 200810225565.4
• 申請日: 2008-11-06
• 公開（公告）號: CN101393260A
• 公開（公告）日: 2009-03-25
• 發明（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

本發明涉及一種無線傳感器網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絡目標定位與跟蹤方法。

背景技術

無線傳感器網絡是新一代傳感器網絡，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絡目標跟蹤方法，該方法根據目標運動的當前測量數據或者歷史測量數據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控節點的喚醒時刻；當目標位置預測失敗時，網絡根據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絡的目標跟蹤方法，該方法利用歷史目標狀態信息和當前時刻觀測數據，進行重要性采樣，獲得粒子狀態估計信息，計算得到軌跡存活指數和剩余測量值；根據軌跡存活指數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估計，即移動目標的當前位置和運動速度，實現目標定位跟蹤。

以上方法重點考慮了無線傳感器網絡目標跟蹤預測或目標狀態估計問題，未充分考慮傳感器節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。

發明內容

為解決現有無線傳感器網絡目標定位與跟蹤方法受到傳感器節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，本發明提供了一種無線傳感器網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。

本發明是通過以下技術方案實現的：

本發明所涉及的一種無線傳感器網絡目標定位與跟蹤方法，包括：

在任意定位時刻，根據傳感器節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域；

在學習區域內選取任意數量的位置點；

利用多項式核函數和ε-支持向量回歸機逼近位置點到傳感器節點距離向量與位置點坐標的映射關系得到決策函數；

將傳感器節點到目標測距向量輸入決策函數得到目標位置估計值；

將目標位置估計值發送到基站；

基站對目標位置歷史數據進行擬合來更新目標運動軌跡，實現目標跟蹤。

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域。

在圓形學習區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量不小于較大半徑同心圓上的位置點數量。

將每個位置點到各傳感器節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。

將各傳感器節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，得到的函數值即為目標定位坐標。

基站接收并存儲目標定位坐標值，利用多項式函數對目標定位歷史數據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絡區域(學習區域)，從而可以確定有限的學習區域，通過學習區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，由此深入挖掘學習區域內位置點的絕對位置和它相對傳感器節點相對位置的內部聯系，將利用RSSI方法得到的目標到感知目標傳感器節點測距向量輸入決策函數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據，可以實時更新目標運動軌跡。通過本發明能顯著減小傳感器節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。