[发明专利]运动目标检测方法以及无线传感器网络头节点设备

说明书

技术领域

本发明涉及无线传感器网络领域，尤其涉及一种运动目标检测方法以及一种无线传感器网络头节点设备。

背景技术

无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）是由大量成本低廉而具有一定感知能力、计算能力、无线通讯能力的传感器节点组成的网络。其主要功能是智能地感知外界环境，并将处理后的信息提供给用户。WSN在战场环境感知及目标跟踪、环境观测、交通管理、安全监测、医疗诊断及治疗、野生动物保护等场合具有广泛的应用前景。WSN目标检测时，通过无线传感器形成一个多跳的自组织的网络系统，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中被感知对象的信息，并发送给观察者。传感器、感测目标和观察者构成了无线传感器网络的三个要素。

目前，在实际应用中，节点工作一般是非人工干预的，传感器检测概率和虚警概率会受到环境干扰，而与预先给定不相符。所以，在WSN检测问题中，虽然信息量大，但是信噪比低，对单节点的信任度低，极易受到环境影响。WSN中静目标检测与动目标检测的主要区别在于：静目标影响区域小，发现节点少，但是目标处于节点探测区域的时间长，单节点发现目标的概率大；动目标影响区域大，发现节点多，但是目标处于节点探测区域的时间短，单节点发现目标的概率小。目前，国内外的文献主要是针对静目标。文献Decentralized Detection in Sensor Networks研究了WSN中非中心化二进制检测问题，通过节点自身决定向头节点发送何种类型的信息进行目标检测，使Chernoff信息极小化，亦即极小化融合中心的检测误差。文献Type-Based Decentralized Detection in Wireless Sensor Networks用柱状图融合来研究WSN目标检测中的编码和传送策略，并分析了节点上传感器数量对目标检测的影响。文献Local Vote Decision Fusion for Target Detection in Wireless Sensor Networks使用投票法进行目标检测。在WSN中，目标检测之前几乎无法得到任何关于目标的先验信息，也即，在进行目标检测钱，被检测目标的各种特征，如速度、运动方向、质量、发出信号的强度、大小等信息是不能知道的，并且由于目标运动使单节点的检测区域增大，单节点发现目标的概率降低；再加上环境的影响使得单节点上传感器的检测和虚警概率不能精确已知。

发明内容

本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种运动目标检测方法以及一种无线传感器网络头节点设备。可有效地解决单节点发现目标概率小的问题，同时不需要知道传感器的检测概率和虚警概率即可实现运动目标的检测。

为解决上述技术问题，本发明提供一种运动目标检测方法，其应用于无线传感器网络中，所述无线传感器网络包括一个头节点和若干子节点，该方法包括：

第一子节点检测运动目标发出的信号，并将检测结果发送给所述头节点；

当所述头节点判断所述第一子节点检测到运动目标时，激活所述第一子节点指定长度内的其他子节点进行运动目标检测；

当有子节点检测到所述运动目标时，所述头节点在所述指定长度内的子节点中，查找符合下述三个条件的三角形，条件一：构成三角形的三个子节点不能共线；条件二：构成三角形的三个子节点形成的三角形的最长边小于等于所述第一子节点的所述指定长度；条件三：构成的三角形内的子节点小于等于2个；

当所述头节点查找到符合上述三个条件的三角形时，以该三角形的质心为圆心，所述第一子节点的探测半径为半径确定一个圆形区域，并计算该圆形区域中子节点发现运动目标的概率大于节点探测门限的节点总数；所述探测门限为预先设置的单个子节点发现目标的门限；

所述头节点比较上述节点总数与预先设定的决策门限的大小，当所述节点总数大于所述决策门限时，判定该圆形区域内检测到运动目标；否则，继续等待，所述决策门限为以节点探测半径为半径的圆面积的倍数。

较佳的，所述第一子节点检测运动目标发出的信号，并将检测结果发送给所述头节点，进一步包括：

当运动目标进入所述第一子节点探测区域时，所述第一子节点自动采集所述运动目标发出的信号；

所述第一子节点多次采集所述运动目标发出的信号，每采集一次信号，所述第一子节点将采集的信号与节点探测门限进行比较，当所述采集的信号大于所述探测门限时，所述第一子节点中预存的计数变量加1，否则所述计数变量不变，当第一节点采集完预设次数的信号后，将所述计数变量发送给所述头节点，并将所述第一子节点存储的计数变量清零，所述计数变量的初值为0；