[发明专利]无线网络测量的能量管理方法

权利要求书

1.无线网络测量的能量管理方法，其特征是包括下列步骤：(1)机动目标预测，中心节点负责收集无线传感节点每一轮的测量信息，计算目标当前位置，并对其轨迹进行预测；(2)动态唤醒机制设计，测量区域内无目标进入时，网络处于待命状态，当目标进入测量区域后，网络节点根据目标预测位置确定目标进入其感知范围的最短时间，网络节点在所述最短时间范围内可以进入完全睡眠状态；(3)节点选择优化，在一个测量周期，从候选测量节点中选择合适的节点完成实际测量任务，在满足目标测量精度要求的前提下，使网络能耗最小化；(4)通信路径优化，从节点中选取一部分作为中转节点用于中转数据包以节省通信耗能。

2.根据权利要求1所述的无线网络测量的能量管理方法，其特征是所述的机动目标预测具体包括下列步骤：采用运动模型对目标的位置、速度和加速度信息进行描述，状态方程为X(k+1)＝FX(k)+G₁U(k)+G₂V(k)，观测方程为Z(k+1)＝HX(k+1)+W(k+1)，其中k为测量步数，X(k)是与目标的两轴向位置及速度相关的状态向量，Z(k)是观测向量，U(k)是与目标x、y轴向运动加速度相关的输入向量，V(k)和W(k)分别是过程噪声和观测噪声，F是状态向量变换的非线性矩阵，G₁(k)为目标机动耦合输入矩阵，G₂(k)是过程噪声输入矩阵，H是模型观测矩阵。对二维运动，矩阵定义如下：

$G_1=G_2=\left[\begin{array}{cc}\frac{T^2}{2}& 0\\ T& 0\\ 0& \frac{T^2}{2}\\ 0& T\end{array}\right],$$F=\left[\begin{array}{cccc}1& T& 0& 0\\ 0& 1& 0& 0\\ 0& 0& 1& T\\ 0& 0& 0& 1\end{array}\right],$$H=\left[\begin{array}{cccc}1& 0& 0& 0\\ 0& 1& 0& 0\\ 0& 0& 1& 0\\ 0& 0& 0& 1\end{array}\right]$

其中T为无线网络测量周期，

粒子滤波算法通过非参数化蒙特卡罗模拟实现基于贝叶斯采样估计的顺序重要采样滤波，采用状态空间中传播的随机样本(粒子)对目标测量的后验概率密度函数进行近似，以样本均值代替积分运算，获得状态最小方差估计，在平稳随机过程中，对第k-1步测量的后验概率密度选取N个随机样本点，获得第k步的测量信息后，经过状态更新，N个粒子的后验概率密度可近似为第k步测量的后验概率密度，随粒子数增加，粒子的概率密度函数逐渐逼近状态的概率密度函数，粒子滤波估计即为最优贝叶斯估计，根据粒子的先验概率密度可以估计目标下一步的位置。