[发明专利]一种面向野生动物的无线传感器网络的目标定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及无线网络的应用，特别是一种面向野生动物的无线传感器网络的目标定位方法。

背景技术

野生动物在自然界中具有重要的生态地位和生态功能，是整个生态链中不可或缺的环节之一，如何有效对其进行监测与保护，显得尤为重要。传统的野生动物保护采用人工方式手工记录、统计，因此，传统方式存在很多弊端，如：缺乏长期性、实时性，也有一定的困难性和危险性，另外，时空割裂，难以对获取的数据进行时间、空间、现象的综合分析。而目前无线传感器网络的出现，为解决上述问题提供了技术支撑。

无线传感器网络是由部署在被监测区域的大量分布式传感器节点组成的，它综合了传感器技术、无线通信技术、嵌入式技术和计算机技术等多种领域技术，通过各种类型的传感器对物质的性质、环境的状态以及行为模式等信息进行大规模、长期、实时的获取，并通过802.15.4通信协议以自组织的方式将感知数据传送至远程数据中心。其中，无线传感器网络的定位技术为野生动物的活动轨迹监测提供了有效解决方案。

根据目标是否需要携带设备，目前的目标定位分为主动式定位和被动式定位。

所谓主动式定位，就是目标通过携带无线收发设备进行目标定位。Zhang等人提出了一个结合了WSN和RFID技术的基于RF的混合方法。利用稀疏的传感器网络首先找出目标存在的子区域，之后利用处于子区域内的RFID参考标签的信息来定位目标，子区域的划分是由目标对象引起的传感器网络的RSSI波动来决定的。LANDMARC通过发掘RFID网络信号强度分布与环境相关性的规律通过K个最近的参考标签估计出目标的位置信息，LANDMARC的主要优点是通过利用参考标签的概念增强了目标定位的正确率，是在定位粒度、正确率与成本之间找折中，但并没有考虑参考标签部署成其他形状时对近邻数选择的影响以及三维空间中定位的性能。

而被动式定位就是当目标进入无线环境中，利用目标对通信链路RSSI值的影响，进行目标定位。目前，在部署规模上与部署结构上，大多数采用规则的阵列形式，并且其定位的正确率取决于节点部署的密度，而通常节点间的距离固定为1米到2米，实验测试的场景规模较小，并且假设部署的所有节点之间都能够相互通信。然而野生动物大多活跃在人迹罕至的野外，其范围之广将使得网络的部署规模较大。当监测区域较大时，节点的规则密集部署将增加成本代价，同时节点数量多将导致局部网络拥塞，增加通信代价；如果将节点间的距离增大，其定位的准确率又将会大大下降。因此，“被动式”并不完全适用于大规模野外部署场景。

主动式定位需要目标携带无线设备，可操作性差，效率低，不适用于野生动物的定位。而被动式定位则无需携带无线设备，比较适合野生动物的定位，但需要在定位的正确率与部署代价上权衡。基于上述分析，主动式定位与被动式定位均存在明显的问题，并不完全适用于野生动物的定位，那么，在基于被动式定位的基础上，如何在保证一定的目标定位正确率的前提下，通过网络的稀疏部署，用最少的节点有效的监测目标，以获取其位置信息，是本领域技术人员所关注的。

发明内容

本发明的目的在于，提供一种面向野生动物的无线传感器网络的目标定位方法。

为了实现上述任务，本发明采取如下的技术解决方案：

一种面向野生动物的无线传感器网络的目标定位方法，其特征在于，按下列步骤进行：

步骤一，构建无线传感器网络：

在野生动物保护区监测区域内，布署无线传感器节点和汇聚节点，所述的无线传感器节点搭建成由任意多个正三角形构成的网络拓扑，每个正三角形的顶点放置Micaz节点，相邻Micaz节点之间间距为3～5米，Micaz节点距离地面高度为0.6米～1米，相邻Micaz节点之间可以相互通信；所述的汇聚节点离网络拓扑的距离小于70米，用于将采集的数据发送到基地，通过网络、串口传输或GPRS将数据传至PC机的数据库保存，便于分析处理；

步骤二，参考数据采集：

在进行目标定位之前，需要事先将每个正三角形所围成的区域再进行正三角形剖分，然后将剖分后的所有小三角形的顶点进行位置编号，记为变量N，N＝1，2，3，…，15；让目标依次位于1至15号位置，并记录目标位置编号和相应的向量其中，r₁，r₂和r₃分别对应每个小三角形的三条链路上的RSSI值；进行多次测量后，求平均值作为最终的参考标准，为步骤五做准备；

步骤三，确定目标是否进入监测区域：