[发明专利]无线传感器网络节点管理方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种应用于被动目标跟踪的无线传感器网络节点管理方法，特别是一种可提供稳定目标定位性能、保证节点能量均衡消耗和延长网络整体生存时间的节点管理方法。

背景技术

随着无线通信、集成电路、传感器以及微机电系统(MEMS)等技术的飞速发展，使大量生产低成本、低功耗、多功能的微型无线传感器成为可能，这些微型无线传感器具有无线通信、数据采集和处理、协同合作等功能。无线传感器网络(以下简称无线传感器网络)就是由许多这些传感器节点协同组织起来的，无线传感器网络中的节点可以随机或者特定地布置在目标环境中，节点之间通过特定的协议自组织起来，能够获取周围环境的信息并且相互协同工作完成特定任务。

被动目标的监视和跟踪是无线传感器网络的一种重要应用领域，通过测量目标发出的光线、声音或者振动信号来确定目标位置和预测目标运动方向，使无线传感器网络实现目标跟踪。由于目标自身发出的信号在空间传播过程中存在明显的衰减和延迟现象，且无线传感器网络在能量供应、通信能力和工作能力等方面也存在着制约，无线传感器网络中处于不同位置的节点具有不同的定位性能，因此在进行测量之前，无线传感器网络需要经过自组织管理过程选择预定的部分网络节点来完成目标定位和跟踪工作，以达到既满足提供高定位精度的结果，又节约节点能量消耗，提高无线传感器网络的寿命。

现有的无线传感器网络节点管理方法分为两种应用情况。在第一种情况下，无线传感器网络根据各个节点的观测范围将自身覆盖区域分为多个子区域。每个子区域中的节点只有监视、跟踪所属范围内目标的能力。当目标将从一个子区域移动到另一个子区域时，无线传感器网络节点管理方法对这一情况做出预测，选择目标即将进入的区域，令其中节点进行工作。另一种情况则是对某一个子区域中的节点进行选择。尽管子区域中的所有节点都有观测目标的能力，但是由于各个节点的观测性能不同，而且节点的通信状况、能量储备等都不尽相同，无线传感器网络节点管理方法根据各个节点的实际情况，选择能够达到目标定位精度要求的部分节点进行工作，既实现了目标跟踪，又能合理使用网络资源，延长网络寿命。无线传感器网络在对第二种情况管理的过程中，随时监测目标位置和运动轨迹，掌握了网络节点的分布、工作和储能情况，为在子区域中选择工作节点和在子区域之间实现切换提供重要信息。

通常情况下，无线传感器网络利用测量得到的各个节点与目标的距离或方向实现目标定位。无线传感器网络利用滤波器综合各个采样时刻的测量信息，得到目标的估计位置，并以协方差矩阵的形式表示定位性能的优劣。无线传感器网络管理方法就是根据目标的预测位置，利用作为定位性能标志的协方差矩阵构建节点工作的代价函数，表征节点测量目标的性能，从而选择代价函数最小的部分节点完成目标测量，达到测量性能最优的目的。无线传感器网络节点管理方法通常是利用节点的位置信息作为依据，即把目标的预测位置和节点的分布关系代入代价函数，代价函数最小的节点就被选为工作节点。根据节点定位原理和代价函数的设计不同，现有的管理方法分别为：

(1)最佳Mahalanobis距离选择的节点管理方法：该方法利用信号能量衰减模型估计目标距离，使用贝叶斯滤波器得到目标位置的最优估计值。每次测量目标时刻，该方法选择Mahalanobis距离最小的一个节点进行目标距离和滤波估计目标位置的处理。该方法的优点是可以在每个采样时刻选择定位性能最好的一个节点实现目标跟踪，但其缺点是利用信号能量衰减模型估计目标距离的方法无法应用在存在能量干扰的多目标跟踪领域，而且贝叶斯滤波器的计算负担很大，每个节点要有很强的计算能力。此外，该方法只选择一个节点完成工作，浪费了无线传感器网络分布式工作的优点。

(2)利用GDOP性能选择的节点管理方法：该方法利用卡尔曼滤波器实现目标位置的估计和预测，通过一些应用条件的简化，以运算量很小的迭代运算的卡尔曼滤波器取代运算负担很大的贝叶斯滤波器。该方法以GDOP性能作为节点选择的依据，即提供最优GDOP性能的节点组合作为工作节点进行目标测量，其中GDOP性能实际上只是节点组合在采样时刻测量的协方差矩阵的逆的行列式，因此该方法只能反映节点组合在采样时刻的定位性能。但实际上，目标跟踪应用在时间上是一个连续的过程，在某一采样时刻选择节点组合还需要考虑之前定位误差造成的影响。