[发明专利]一种基于维诺图的自适应节点选择的目标跟踪方法及系统

说明书

本发明属于无线传感网络和目标跟踪技术应用领域，公开了一种基于维诺图的自适应节点选择的目标跟踪方法及系统，以Voronoi图作为网络模型，将网络中的节点进行分簇，簇内有激活节点、休眠节点和唯一的簇头节点。依据提出的节点选择算法对Voronoi图区域中的传感器节点进行部分激活，并且扩展卡尔曼滤波用于进行目标跟踪。实施本发明，能够使算法具有较低的能量消耗和较高的跟踪精度，可以实现降低传感器节点的能耗，延长网络的生命周期；大大改善了能量均衡问题，并且簇内节点通过贪婪算法与阈值的设定，有效降低激活节点的数量。

技术领域

本发明属于无线传感网络和目标跟踪技术应用领域，尤其涉及一种基于维诺图的自适应节点选择的目标跟踪方法及系统。

背景技术

目前，最接近的现有技术：

随着科学技术与计算机领域的迅速发展，无线传感器网络(Wireless SensorNetworks,WSN)也得到了迅速发展，并在野生动物监测、工业生产、军事环境、环境监测、卫生医疗等各个领域有着广泛的应用。WSN由大量具有传感、数据处理和无线通信组件及基站(Base Station,BS)的低功率、廉价传感器组成，WSN中每个传感器节点都能够计算、通信和处理数据。传感器节点依靠电池进行供电，没有蓄电功能，并且无法更换电池，而目标跟踪需要长时间运作，大量节点时刻保持工作状态，会消耗大量能量，当一部分节点能量耗尽，则会出现通信空洞和覆盖空洞等情况。

WSN中，目标跟踪是极其重要且经典的应用之一。室外的目标跟踪通常利用卫星进行勘测，但室内及其他偏远地区，卫星信号较弱，无法及时有效地对目标进行定位及跟踪，而传感器体积小、重量轻、可移动、便于部署、实时性强等特点，适合军事、环境监测、医疗等各个领域。

综上所述，现有技术存在的问题是：

(1)无线传感器网络中，往往由于传感器节点能量耗尽，导致整个网络低效操作，甚至出现节点空洞的情况。而且现有技术不能降低节点空洞和效率低下的情况发生。

(2)无线传感器网络中，簇头节点随机选择，可能会出现簇头节点分布不均匀或簇头节点的能量无法支撑网络对目标的跟踪。

(3)无线传感器网络中，跟踪目标的节点过多，会造成能量浪费和节点冗余现象，能量过度浪费后，网络中传感器节点无法进行跟踪工作，或者存留的节点较少，目标跟踪精度降低，甚至网络中出现节点空洞、目标丢失等现象。

解决上述技术问题的难度：

无线传感器网络为密集型网络，需要在大量的节点中寻找适合的节点作为簇头节点，对激活节点收集到的数据信息进行分析，如何设计一种算法找出合适的簇头节点并更新是本发明的难点之一；目标进入网络中，传感器内部分节点激活，对目标进行跟踪，如何在目标所在簇内激活一定数量的节点，是本发明的另一个难点。

解决上述技术问题的意义：

无线传感器网络属于密集型网络，网络中需要部署大量的传感器，一般采用较为廉价的传感器节点进行部署，若传感器节点出现小规模故障或能量不足等情况，直接会影响目标跟踪的精度，现有的传感器节点能量依靠电池供电，无法蓄电，节点能量耗尽时该节点无法继续工作，因此如何降低传感器节点的能耗问题是无线传感器网络中极为关键的一环。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于维诺图的自适应节点选择的目标跟踪方法及系统。主要利用维诺图为网络模型，扩展卡尔曼滤波为跟踪方式，通过对传感器节点进行选择和调度，对目标进行跟踪。

本发明是这样实现的，一种基于维诺图的自适应节点选择的目标跟踪方法包括：

初始状态下，所有传感器节点的能量均为饱和，簇头节点随机均匀分布在网络中；初始状态外，簇头节点根据阈值设定进行优先选择；