[发明专利]基于粒子滤波无线传感器网络目标预测跟踪方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种无线传感器网络自适应采样目标跟踪方法，具体涉及一种基于粒子滤波无线传感器网络目标预测跟踪方法。

背景技术

无线传感器网络是新一代传感器网络，具有非常广阔的应用前景，它由大量随机分布的小体积、低成本、低功耗的传感器节点通过自组织的方式形成的分布式网络，它能实时地感知、采集和监测网络覆盖区域中被监测对象的信息，在环境监测、目标跟踪、国防军事、交通管理等很多领域得到广泛应用。目标跟踪是无线传感器网络的研究热点之一，它通过传感器节点对活动目标进行协同观测，利用多个节点的观测值估计目标位置，通过采用轨迹预测、滤波等技术，对活动目标的位置、移动方向及速度等方面进行实时估计，实现对目标的动态跟踪，它要求目标跟踪方法具有良好的准确度和低失跟率。目前，国内外对WSN的目标跟踪机制进行了广泛研究，大部分通过扩展卡尔曼滤波或粒子滤波实现运动目标状态估计。考虑到WSN测量能量有效性，传感节点通常采用休眠/唤醒机制，这涉及跟踪过程目标状态预测和传感节点的唤醒策略。基于预测唤醒的跟踪方法通过已知信息预测下一时刻目标可能出现的位置，唤醒预测区域传感节点，并在目标离开后休眠当前监测区域节点，跟踪具有一定的可靠性和能效性。

国内专利号为CN200710164468.4的一种基于预测的无线传感器网络目标跟踪方法，根据目标运动的当前测量数据或者历史测量数据确定目标的运动特征，结合目标的当前信息预测目标的未来位置以及下一监控节点的唤醒时刻，并且在目标位置预测失败时，网络根据目标的运动历史记录和先验知识逐级启动预测失败恢复过程。国内专利号为CN 200810048967.1的基于双层预测机制的无线传感器网络目标跟踪方法，传感器网络基于层次型无线传感器网络，该传感器网络由SN节点和CH节点组成，SN节点采用Bayes估计方法进行目标位置的微观预测；CH节点融合SN节点的结果得到的目标位置的观测值；CH节点进行基于曲线运动方程的目标位置宏观预测，得到目标位置的估计值；CH节点将目标位置的观测值和估计值进行线性拟合，求解最后的目标跟踪位置。国内专利号为CN200810103125.1的一种无线传感器网络的目标跟踪方法，移动锚节点通过GPS进行定位并广播定位信息，无线传感器节点用于接收定位信息，比较各定位信息的接收信号强度值，选择具有最大强度值的定位信息，存储其中的位置坐标；并存储其余任一定位信息中的位置坐标；并判断是否获得足够的用于计算其自身位置的位置坐标，计算得到其自身位置。

综上所述预测位置误差容易导致目标失跟，且预测区域被唤醒的冗余节点将造成不必要能量损耗。

发明内容

为解决上述中存在的问题与缺陷，本发明提供了一种基于粒子滤波无线传感器网络目标预测跟踪方法。

本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明所涉及的一种基于粒子滤波无线传感器网络目标预测跟踪方法，包括：

自组织形式为单点式网络中，当前时刻目标的跟随节点通过滤波预测目标状态，作为唤醒下一时刻跟随节点的依据；

根据预测位置与当前真实位置的关系，判断目标预测位置是否落在当前跟随节点的唤醒范同之外；

目标预测位置落在当前跟随节点的唤醒范围之外，则调整采样时间；

对调整的采样时间重新进行滤波预测；

唤醒下一时刻预测位置附近的节点并作为所述下一时刻的跟随节点。

本发明提供的技术方案的有益效果是：

某个采样时刻目标预测位置落在跟随节点的唤醒范围之外时，通过调整的采样时间来重新进行粒子滤波预测，预测位置用于唤醒下一时刻跟随目标的跟随节点，从而增强目标状态预测在目标跟踪中的作用，减小目标预测位置较大偏移值对预先唤醒节点的影响，有效减少目标跟踪的失跟率。

附图说明

图1是目标跟踪方法流程图；

图2是目标跟踪方法具体实现流程图；

图3是自适应采样时间的目标跟踪示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述：

本实施例提供了一种基于粒子滤波无线传感器网络目标预测跟踪方法，该方法利用自适应采样进行粒子滤波来预测目标状态，唤醒预测位置附近包含最大信息量的传感节点并休眠当前节点，并且每个采样时刻只唤醒单个预测节点以减少冗余节点。

参见图1，该方法主要包括以下步骤：

步骤101当前时刻目标的跟随节点通过粒子滤波预测目标预测位置和预测速度，作为唤醒下一时刻跟随节点的依据。