无线传感网络中基于预测的目标跟踪方法及其系统技术方案

本发明专利技术涉及一种无线传感网络中基于预测的目标跟踪方法及系统，所述方法包括：S1、对无线传感网络中的所有传感器节点进行分簇；S2、将分簇后的所有传感器节点置于活跃状态，收集移动物体的历史移动路径信息；S3、根据所述历史移动路径信息建立所有所述传感器节点的后向依赖序列，并将所述后向依赖序列存储到对应的簇头节点；S4、在每个簇中按照所述后向依赖序列控制传感器节点的状态进行所述移动物体的跟踪。该方法通过将传感器节点分簇的方式，减少了传感器节点和基站之间的长距离通信，实现预测信息的局部更新。并且在跟踪过程中，根据后向依赖方式进行预测，大大减少了时间复杂性，并提高了跟踪精确度，支持多类物体同时跟踪。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及无线传感网络
，尤其涉及一种无线传感网络中基于预测的目标跟踪方法及其系统。 
技术介绍
在无线传感网络的众多应用中，目标跟踪传感网(OTSN)是最耗能的应用之一，OTSN主要用来跟踪移动物体并且上报最新位置，这一动态过程耗费很多网络资源，而传感器的电源能量极其有限。目前有两种主要的途径解决传感器能耗问题，一是通过改进传感器的硬件设计,优化物理结构来降低传感节点的能耗；二是通过控制传感器状态进行节能，尽量使不工作的传感器保持休眠状态，这类方法又分为两种，一种是不基于预测的方法，周期性的将传感器置为活跃和休眠状态，另一类是基于预测的方法，通过对路径日志信息进行规律分析，有选择的让传感器节点保持最长时间的休眠状态。 方案1：论文《An Energy Efficient Technique for Object Tracking in Wireless Sensor Networks》(ICC,2011:1-5)提出了PTSP方法进行物体路径跟踪。该方法主要是根据历史移动路径，生成所有的传感器节点前后依赖序列，然后按照依赖序列的频率大小选出依赖性较强的序列，基于这些序列来预测物体的移动路径。该方法在生成依赖序列过程中，需要对路径上的每个传感器节点遍历前后节点，复杂度较高。此外，挑选出来的依赖序列不能完全描述物体移动方向，即若某些传感器节点没有较强的前后依赖序列，就会造成无法判定下一跳传感器节点，丢失率较高。 方案2：论文《An object tracking scheme for wireless sensor networks using data mining mechanism》(NOMS IEEE,2012:526-529) 中应用Apriori方法基于历史路径信息挖掘关联规则，该方法逐步挖掘频繁访问的传感器节点，每一步增加一个传感器节点，删除支持率小于阈值的传感器序列，直到不能增加传感器节点终止。最终得到传感器最长依赖序列，按照该依赖序列控制传感器节点状态进行路径跟踪。该方法在每步挖掘频繁访问的传感器节点时，均需遍历全部路径信息一次。物体的移动路径信息量较大，故该方法复杂度较高。此外，最终挖掘到的最长依赖序列不能保证包含所有传感器节点，对于不在最长依赖序列上的传感器节点，无法判断下一跳信息。 方案3：专利号ZL 200710164468.4一种基于预测的无线传感器网络目标跟踪方法,该方法包含如下步骤:A.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；B.结合目标的当前位置、速度、运动方向等信息预测目标的未来位置以及下一监控节点的唤醒时刻；C.当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。本专利技术根据目标运动的统计数据确定目标的运动特征,并据此预测目标的未来运动。该专利技术在预测目标的未来位置、下一监控节点的唤醒时刻以及预测失败进行恢复时，均需要目标最大速度、最大加速度、最大角速度、最大角加速度极限运动参数等先验知识，使得传感器节点需消耗较多的能量进行先验知识的计算。该专利技术虽在预测精确度上有一定优势，但是耗能较大。 方案4：专利号ZL200810103125.1一种无线传感器网络的目标跟踪方法，包括下列步骤:步骤A,利用历史目标状态信息和当前时刻观测数据,进行重要性采样,获得粒子状态估计信息,计算得到轨迹存活指数和剩余测量值；步骤B,根据轨迹存活指数决定是否终止该轨迹,并更新轨迹集合；步骤C,使用重采样后的粒子,获得全部目标轨迹的当前状态估计,即移动目标的当前位置和运动速度,实现目标定位跟踪。该专利技术使用重采样后的粒子，获得全部目标轨迹的当前状态估计，即移动目标的当前位置和运动速度，实现目标定位跟踪，这要求所有传 感器节点必须处于时间同步状态，复杂度较高。 方案5：专利号ZL 200810225565.4一种无线传感器网络目标定位与跟踪方法，所述方法主要包括:在任意定位时刻,根据传感器节点测量信息预估计目标位置,建立包含目标预估计位置的学习区域,在学习区域内选取任意数量的位置点,利用多项式核函数和Ε-支持向量回归机逼近位置点到传感器节点距离向量与位置点坐标的映射关系得到决策函数,将传感器节点到目标测距向量输入决策函数得到目标位置估计值,将目标位置估计值发送至基站,基站对目标位置历史数据进行拟合更新目标运动轨迹,实现目标跟踪。该专利技术通过将传感器节点到目标测距向量输入决策函数得到目标位置估计值，目标位置估计值被发送到基站，基站对目标位置历史数据进行拟合更新目标运动轨迹，实现目标跟踪，对于目标运动轨迹不具有任何曲线规律性的情况，该专利技术在拟合过程中会出现较大预测误差，进而导致丢失率较高。 
技术实现思路
基于上述问题，本专利技术提供一种无线传感网络中基于预测的目标跟踪方法及其系统，通过将传感器节点分簇的方式，减少了传感器节点和基站之间的长距离通信，实现预测信息局部更新。并且在跟踪过程中，根据后向依赖方式进行预测，大大减少了时间复杂性，并提高了跟踪精确度。 根据上述目的，本专利技术提供一种无线传感网络中基于预测的目标跟踪方法，所述方法包括： S1、对无线传感网络中的所有传感器节点进行分簇； S2、将分簇后的所有传感器节点置于活跃状态，收集移动物体的历史移动路径信息； S3、根据所述历史移动路径信息建立所有所述传感器节点的后向依赖序列，并将所述后向依赖序列存储到对应的簇头节点； S4、在每个簇中按照所述后向依赖序列控制传感器节点的状态进 行所述移动物体的跟踪。 其中，所述步骤S1具体包括：利用K-means算法对所述传感器节点进行分簇。 其中，所述步骤S2还包括：将所述历史移动路径信息分类并存储。 其中，所述步骤S4具体包括： S41、计算簇内的每个传感器节点的目标节点的置信度，并按照置信度降序排列成一维数组； S42，将所述一维数组的内容作为预测信息存储到相应的传感器节点中； S43，在进行移动物体跟踪时，当前传感器节点根据该节点存储的所述预测信息激活下一个传感器节点，实现移动物体跟踪。 其中，所述步骤S43具体包括： S431、当所述当前传感器节点被激活后，开始监测跟踪区内是否存在移动物体； S432、当在跟踪时间段内跟踪到移动物体，则将跟踪结果报告给上一个传感器节点； S433、在预设时间段内根据存储的预测信息预测下一个传感器节点，并将激活信息发送到预测的下一个传感器节点； S434、所述下一个传感器节点执行步骤S431，所述当前传感器节点在收到所述下一个传感器节点的跟踪结果后进入休眠状态，否则执行下一步； S435、所述当前传感器没有接收到下一个传感器节点的跟踪结果时，则所述移动物体跟踪失败，启动恢复机制，恢复所述移动物体的跟踪。 其中，所述步骤S435具体包括： 计算在所述移动物体跟踪过程中的丢失率，当所述丢失率小于阈值时，所述当前传感器将所述预测失败信息发送给对应的簇头节点， 然后激活所述当前传感器节点的后向本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种无线传感网络中基于预测的目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括： S1、对无线传感网络中的所有传感器节点进行分簇； S2、将分簇后的所有传感器节点置于活跃状态，收集移动物体的历史移动路径信息； S3、根据所述历史移动路径信息建立所有所述传感器节点的后向依赖序列，并将所述后向依赖序列存储到对应的簇头节点； S4、在每个簇中按照所述后向依赖序列控制传感器节点的状态进行所述移动物体的跟踪。

【技术特征摘要】
1.一种无线传感网络中基于预测的目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括： 
S1、对无线传感网络中的所有传感器节点进行分簇； 
S2、将分簇后的所有传感器节点置于活跃状态，收集移动物体的历史移动路径信息； 
S3、根据所述历史移动路径信息建立所有所述传感器节点的后向依赖序列，并将所述后向依赖序列存储到对应的簇头节点； 
S4、在每个簇中按照所述后向依赖序列控制传感器节点的状态进行所述移动物体的跟踪。 
2.根据权利要求1所述的一种无线传感网络中基于预测的目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：利用K-means算法对所述传感器节点进行分簇。 
3.根据权利要求2所述的一种无线传感网络中基于预测的目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤S2还包括：将所述历史移动路径信息分类并存储。 
4.根据权利要求1所述的一种无线传感网络中基于预测的目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括： 
S41、计算簇内的每个传感器节点的目标节点的置信度，并按照置信度降序排列成一维数组； 
S42，将所述一维数组的内容作为预测信息存储到相应的传感器节点中； 
S43，在进行移动物体跟踪时，当前传感器节点根据该节点存储的所述预测信息激活下一个传感器节点，实现移动物体跟踪。 
5.根据权利要求4所述的一种无线传感网络中基于预测的目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤S43具体包括： 
S431、当所述当前传感器节点被激活后，开始监测跟踪区内是否 存在移动物体； 
S432、当在跟踪时间段内跟踪到移动物体，则将跟踪结果报告给上一个传感器节点； 
S433、在预设时间段内根据存储的预测信息预测下一个传感器节点，并将激活信息发送到预测的下一个传感器节点； 
S434、所述下一个传感器节点执行步骤S431，所述当前传感器节点在收到所述下一个传感器节点的跟踪结果后进入休眠状态，否则执行下一步； 
S435、所述当前传感器没有接收到下一个传感器节点的跟踪结果时，则所述移动物体跟踪失败，启动恢复机制，恢复所述移动物体的跟踪。 
6.根据权利要求5所述的一种无线传感网络...

【专利技术属性】
技术研发人员：高志鹏，程伟静，芮兰兰，王颖，刘会永，熊翱，亓峰，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：北京;11