[發明專利]無線傳感器網絡中基于RSS的多目標定位方法與系統

有效

• 申請號: 201810262847.5
• 申請日: 2018-03-28
• 公開（公告）號: CN108462993B
• 公開（公告）日: 2020-09-01
• 發明（設計）人: 王天荊;李秀琴;白光偉;沈航
• 申請（專利權）人: 南京工業大學
• 主分類號: H04W64/00
• 分類號: H04W64/00;H04W4/02;H04W4/021;H04W4/029
• 代理公司: 北京科億知識產權代理事務所(普通合伙) 11350
• 代理人: 王清義

本發明提供一種無線傳感器網絡中基于RSS的多目標定位方法，通過粗定位和細定位實現多目標定位，在粗定位階段，采用序貫壓縮感知原理選擇最優觀測次數，當重構誤差小于預先給定的門限值時，停止接收觀測值；然后，通過求解一個l_p最優化問題重構出稀疏向量，從而確定出目標所在的初始候選網格；在細定位階段，將粗定位確定的候選網格利用四分法進行細劃分，每個候選網格都被劃分為四個相等的子網格，利用最小殘差準則選擇目標所在的候選子網格，再對得到的子網格進行劃分選擇；經過多次劃分、選擇之后，每個目標的估計位置被限定在足夠小的子網格上。本發明在目標個數未知的場景下具備更優的定位性能，且明顯減少了定位時間。

技術領域

本發明涉及多目標定位技術領域，具體而言涉及一種無線傳感器網絡中基于RSS的多目標定位方法與 系統。

背景技術

無線傳感器網絡(Wireless Sensor Network,WSN)是由部署在監測區域內大量的廉價微型傳感器節點組 成，通過無線通信方式形成的一個多跳自組織網絡。基于MEMS(微機電系統)的微傳感技術和無線聯網 技術為WSN賦予了廣闊的應用前景，使其在軍事、航空、反恐、防爆、救災、環境、醫療、家居、工業、 商業等領域發揮了重要作用。在這些應用中，不僅關心多個監測目標的狀態，而且關心這些目標的位置， 只有獲取位置信息后才能采取合理的應對措施。特別地，傳感器的感知數據只有在獲得目標位置信息后才 具有更高的使用價值。例如，反恐行動必須實時掌握恐怖分子的活動軌跡；煤氣泄漏必須準確判別泄漏點在居民樓中的位置；商業區火災報警必須了解火災的具體位置。因此，沒有位置信息的監測消息將毫無意 義，所以多目標定位是WSN的關鍵技術之一。傳統的定位系統往往基于某種特殊信號，如超寬帶信號、 紅外信號，需要部署專用硬件設備以測量這些信號，導致了較高的成本和巨大的工作量，極大地限制了定 位系統的應用。為了解除硬件的限制，現有技術還指出幾乎所有的無線電設備都可以獨立測量其接收信號 的強度，而不需要其它設備的輔助。于是，基于接收信號強度(Received Signal Strength,RSS)的技術可以完 成多目標定位任務。但是，傳統的RSS定位方法需要測量和處理大量的數據，而傳感器節點自身能量受限、 計算能力有限、易受環境影響，若持續進行RSS定位將耗費大量資源，減少網絡生命時間，這將嚴重阻礙 基于WSN的多目標定位技術的應用。

壓縮感知理論(Compressive Sensing，CS)為解決上述問題提供了新的思路。在信號具有稀疏性的前提 下[8]，CS提供了一種全新的信號處理方法，它可用遠低于奈奎斯特采樣率的速率對信號進行采樣(或稱 為觀測)，并實現信號的精確重構。在CS框架下，采樣速率不再取決于信號的帶寬,而在很大程度上取決 于信號的稀疏性。基于WSN的多目標定位問題具有天然的稀疏性，因而CS理論被廣泛應用于其中以大 幅減少各節點的采樣數據量，從而大幅減少網絡的資源消耗。

近年來，基于CS的多目標定位技術已成為一個研究熱點，例如將WSN的監測區域劃分成若干個網格， 并在CS框架下將多目標定位問題建模成一個稀疏估計問題，極大地減少了節點之間的通信數據量。然而， 該方法需要在每個節點建立不同的冗余字典，這導致了巨大的工作量和不可避免的誤差積累。又如，通過 離散物理空間將每個目標的位置轉化成稀疏度為1的向量，從而將多目標定位問題轉化成多稀疏向量重 構問題，利用l₁最優化重構稀疏向量，以估計目標所在的網格位置。但是，該方法數據壓縮不充分，且需 要事先知道目標個數。在實際應用中，節點無法了解監測區域內目標個數，也就無法確定滿足CS重構條件 所需的采樣數據量。針對采樣數據量未知的問題，采用了序貫壓縮感知(SequentialCompressed Sensing,SCS) 算法，在初始觀測向量上疊加T個觀測值，若重構誤差的估計值大于預先給定的門限值，則繼續疊加T個觀 測值；反之，若重構誤差的估計值小于門限值，則停止接收觀測值。SCS實現了自適應選擇最優觀測次數， 克服了因采樣數據量未知而導致的不充分或過度采樣問題。