[發(fā)明專利]一種基于多采樣率多模型融合估計(jì)的移動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410223531.7
• 申請(qǐng)日: 2014-05-23
• 公開（公告）號(hào): CN104090262A
• 公開（公告）日: 2014-10-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張文安;楊旭升;俞立;劉安東;陳博
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G01S5/02
• 分類號(hào): G01S5/02;H04W64/00;H04W52/02
• 代理公司: 杭州斯可睿專利事務(wù)所有限公司 33241
• 代理人: 王利強(qiáng)

1.一種基于多采樣率多模型融合估計(jì)的移動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于：所述方法包括以下步驟：

步驟1)把移動(dòng)目標(biāo)的速度分為L個(gè)不同的等級(jí)，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分為m個(gè)不同的簇，傳感器節(jié)點(diǎn)分為n個(gè)不同的采樣速率，選擇移動(dòng)目標(biāo)的狀態(tài)變量，所述狀態(tài)變量為位置、速度或加速度，建立n個(gè)采樣速率下移動(dòng)目標(biāo)跟蹤的狀態(tài)空間模型；

步驟2)簇頭節(jié)點(diǎn)收集其簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)的量測信息，根據(jù)當(dāng)前采樣速率下狀態(tài)空間模型，應(yīng)用擴(kuò)展卡爾曼方法得到移動(dòng)目標(biāo)的局部估計(jì)，并把局部估計(jì)結(jié)果以及其剩余能量信息發(fā)送到融合中心；

步驟3)針對(duì)低采樣速率的簇，在其局部估計(jì)缺失的時(shí)刻點(diǎn)上，融合中心通過對(duì)上一時(shí)刻的狀態(tài)估計(jì)值進(jìn)行預(yù)測，把所有局部估計(jì)結(jié)果同步到同一時(shí)刻點(diǎn)；

步驟4)融合中心根據(jù)各局部估計(jì)的誤差協(xié)方差矩陣，在線確定CI融合方法中的融合參數(shù)，應(yīng)用CI融合估計(jì)方法，得到移動(dòng)目標(biāo)的融合估計(jì)結(jié)果，所述融合估計(jì)結(jié)果包括運(yùn)動(dòng)速率估計(jì)值；

步驟5)融合中心根據(jù)移動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)速率估計(jì)值以及各簇頭節(jié)點(diǎn)的能量信息，若移動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)速度估計(jì)值低于相應(yīng)的閾值，將降低能量最低簇節(jié)點(diǎn)的采樣速率；反之，移動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)速度估計(jì)值高于相應(yīng)的閾值，將加快能量最高簇節(jié)點(diǎn)的采樣速率；并把采樣速率調(diào)整結(jié)果發(fā)送給各簇頭節(jié)點(diǎn)；

步驟6)若簇頭節(jié)點(diǎn)收到采樣速率調(diào)整信息，將調(diào)整簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)的采樣速率，并切換到相應(yīng)采樣速率下的狀態(tài)空間模型，否則，各簇節(jié)點(diǎn)按原采樣速率進(jìn)行采樣和狀態(tài)估計(jì)。

2.如權(quán)利要求1所述的基于多采樣率多模型融合估計(jì)的移動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于：所述步驟1)中，根據(jù)系統(tǒng)的節(jié)能要求和跟蹤精度要求確定L、m和n的取值，其中，L＝m×n+1，L個(gè)速度等級(jí)對(duì)應(yīng)L個(gè)速度閾值V_c,c＝1,…,L-1且V_c-1＜V_c。

3.如權(quán)利要求2所述的基于多采樣率多模型融合估計(jì)的移動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于：所述步驟1)中，所述狀態(tài)變量為二維或三維參數(shù)。

4.如權(quán)利要求2所述的基于多采樣率多模型融合估計(jì)的移動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于：所述步驟1)中，各采樣速率下的狀態(tài)空間模型存儲(chǔ)在簇頭節(jié)點(diǎn)中，通過指針數(shù)組M[n]指向各狀態(tài)空間模型，即M[j],j＝1,…,n指向采樣速率j下的狀態(tài)空間模型。

5.如權(quán)利要求1～4之一所述的基于多采樣率多模型融合估計(jì)的移動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于：所述步驟2)中，所述的量測信息為傳感器節(jié)點(diǎn)與移動(dòng)目標(biāo)的距離、移動(dòng)目標(biāo)的加速度和運(yùn)動(dòng)姿態(tài)。

6.如權(quán)利要求1～4之一所述的基于多采樣率多模型融合估計(jì)的移動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于：在步驟3)中，若下一時(shí)刻該局部估計(jì)結(jié)果繼續(xù)缺失，將對(duì)當(dāng)前時(shí)刻得到的預(yù)測值進(jìn)行再次預(yù)測，以得到下一時(shí)刻的狀態(tài)估計(jì)值。

7.如權(quán)利要求1～4之一所述的基于多采樣率多模型融合估計(jì)的移動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于：在步驟4)中，所述的融合參數(shù)ω_i通過各簇局部估計(jì)的誤差協(xié)方差矩陣的跡在線確定，即其中，tr(P_i,k|k)、tr(P_l,k|k)為簇i、l的局部估計(jì)的誤差協(xié)方差矩陣的跡，P_i,k|k、P_l,k|k為當(dāng)前時(shí)刻k簇i、l的局部估計(jì)的誤差協(xié)方差矩陣，α_i、α_l為加權(quán)系數(shù)，且與預(yù)測次數(shù)成反比，

8.如權(quán)利要求1～4之一所述的基于多采樣率多模型融合估計(jì)的移動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于：在步驟5)中，當(dāng)移動(dòng)目標(biāo)速度低于閾值V_L-1時(shí)，能量最低簇節(jié)點(diǎn)的采樣速率降低1倍，當(dāng)移動(dòng)目標(biāo)速度低于閾值V_L-2時(shí)，尚未降低采樣速率且能量最低簇節(jié)點(diǎn)的采樣速率降低1倍，當(dāng)移動(dòng)目標(biāo)速度低于閾值V_L-m-2時(shí)，m個(gè)簇節(jié)點(diǎn)都已降低1倍采樣速率，能量最低簇節(jié)點(diǎn)的采樣速率降低2倍，以此類推，當(dāng)移動(dòng)目標(biāo)速度低于閾值V₁時(shí)，所有節(jié)點(diǎn)的采樣速率降低n倍；反之，增加能量最高簇節(jié)點(diǎn)的采樣速率。

9.如權(quán)利要求8所述的基于多采樣率多模型融合估計(jì)的移動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于：在步驟5)中，所述量測信息為距離信息時(shí)，根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻的位置估計(jì)值和上一時(shí)刻的位置估計(jì)值，推算出移動(dòng)目標(biāo)速度。