面向基于图像传感器的无线传感器网络的目标跟踪方法技术

本发明专利技术提供一种面向基于图像传感器的无线传感器网络的目标跟踪方法，包括以下步骤：采用分散式的基于簇的跟踪结构，多个节点构成一个任务簇同时跟踪目标，各簇节点得到目标测量值并进行独立计算后将结果传递给簇头节点；簇头节点利用SRCI融合来自不同节点的观察值得出目标的状态估计值，预测下一时刻目标状态信息；根据预测的目标状态信息，利用提出的贡献决策机制综合考虑当前簇节点与警备节点的能量消耗和期望信息增益去动态在线的选择合适的节点作为新的任务簇节点实施跟踪任务；最后在所选择的簇节点中根据节点与预测目标的距离还有节点的剩余能量综合考虑来选择一个合适的簇头节点。本发明专利技术能够平衡网络能量的消耗与目标跟踪精度之间的矛盾。

Target tracking method for wireless sensor networks based on image sensors

The present invention provides a method for tracking in wireless sensor networks based on object oriented image sensor, which comprises the following steps: using tracking structure based on cluster distributed, multiple nodes constitute a task cluster while tracking the target, the cluster nodes get the target value and the independent calculation after the results are transmitted to the cluster head node the cluster head node; fusion with SRCI observations from different nodes is to estimate the state of the target value, forecast the next time the target state information; according to the target state information prediction, using comprehensive decision-making mechanism proposed by considering the contribution of the current cluster nodes and guard node energy consumption and expected information gain to select suitable dynamic online as the task node cluster node implementation of the new tracking task; finally in cluster nodes selected according to node and prediction of target distance and section The residual energy of the point is taken into account to select a suitable cluster head node. The invention can balance the contradiction between the energy consumption of the network and the accuracy of the target tracking.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及无线传感器网络领域，尤其涉及一种面向基于图像传感器的无线传感器网络的目标跟踪方法。
技术介绍
在无线传感器网络的众多应用中，在一个监控区域内跟踪一个移动目标是其中的一个重要应用。目标跟踪适用于很多不同的场景，比如监控、动物栖息地监测、交通检测以及入侵者的跟踪及信息报告。在目标跟踪中，当有一个或者多个目标出现在检测区域内时，一些节点被唤醒去检测目标的状态信息，然后上报这些信息给汇聚节点，由汇聚节点综合处理之后上传给指挥中心。节点通过采样感知信息来检测目标，这些信息包括光、声音、图像和视频等。随着图像处理以及传感器和半导体技术的发展，智能图像传感器的价格正在快速下降，这极大的促进了基于图像传感器的无线传感网的应用。因此，在无线传感网的目标跟踪中使用图像传感器去获取、处理和分析关于目标的信息正在成为一种新的趋势。然而这种基于图像传感器网络的目标跟踪技术跟传统的无线传感网中的目标跟踪技术有着很大的不同，比如节点的观察区域限制、有限的能量、较低的计算能力以及方向性的观察等，都需要我们针对这些不同提出适用于图像传感网的跟踪方法。目前主流的目标跟踪系统主要有分布式(所有节点均为融合本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种面向基于图像传感器的无线传感器网络的目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，初始化无线传感器网络：在用于跟踪当前目标的所有节点中，选择一个簇头节点和多个簇节点组成任务簇，其余节点作为警备节点，其中，所述簇头节点和簇节点分别对目标进行观测并对各自测得的目标坐标测量值进行内部处理，并且所述簇节点将各自内部处理得到的数据传递给所述簇头节点；S2，簇头节点进行融合处理：所述簇头节点将其自身内部处理得到的数据与各所述簇节点内部处理得到的数据进行融合处理，以得到当前目标状态估计值，并预测下一时刻的目标状态值；S3，备选节点计算自身期望增益：所述簇头节点将预测得到的下一时刻的目标状态值传递给各簇节...

【技术特征摘要】
1.一种面向基于图像传感器的无线传感器网络的目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，初始化无线传感器网络：在用于跟踪当前目标的所有节点中，选择一个簇头节点和多个簇节点组成任务簇，其余节点作为警备节点，其中，所述簇头节点和簇节点分别对目标进行观测并对各自测得的目标坐标测量值进行内部处理，并且所述簇节点将各自内部处理得到的数据传递给所述簇头节点；S2，簇头节点进行融合处理：所述簇头节点将其自身内部处理得到的数据与各所述簇节点内部处理得到的数据进行融合处理，以得到当前目标状态估计值，并预测下一时刻的目标状态值；S3，备选节点计算自身期望增益：所述簇头节点将预测得到的下一时刻的目标状态值传递给各簇节点和警备节点，且所述簇头节点、簇节点和警备节点分别根据所述预测的下一时刻的目标状态值计算自身下一时刻的期望信息增益，而后所述簇节点和警备节点分别将各自的期望信息增益及自身的状态信息数据传递给所述簇头节点；S4，挑选下一时刻的簇节点：所述簇头节点将其自身以及各簇节点和警备节点作为下一时刻的备选节点，并根据各备选节点下一时刻的期望信息增益及各自自身的状态信息数据计算各备选节点下一时刻的期望贡献决策量，并选择期望贡献决策量较大的多个备选节点作为下一时刻的簇节点；S5，选择下一时刻的簇头节点：当前所述簇头节点从所述步骤S4中选择的下一时刻的簇节点中，根据各簇节点与目标之间的距离以及各簇节点的剩余能量选择合适的簇节点作为下一时刻的簇头节点。2.根据权利要求1所述的面向基于图像传感器的无线传感器网络的目标跟踪方法，其特征在于，在所述步骤S1中，选择最先检测到目标的节点作为所述簇头节点，选择当前能够检测到目标的节点中除所述簇头节点外的其它节点作为所述任务簇节点。3.根据权利要求1所述的面向基于图像传感器的无线传感器网络的目标跟踪方法，其特征在于，在所述步骤S1中，所述簇头节点和簇节点分别采用SRCIF算法对各自测得的目标坐标测量值进行内部处理，得到对应的信息向量与平方根信息矩阵其中，i表示第i个节点，Y表示信息矩阵，k|k表示根据当前k时刻的测量值对k时刻的估计。4.根据权利要求3所述的面向基于图像传感器的无线传感器网络的目标跟踪方法，其特征在于，在步骤S2中，所述簇头节点采用SRCIF算法进行融合处理，得到最终目标状态的信息向量与平方根信息矩阵SY,k|k：y^k|k=y^k|k-1+Σi=1Ncyk|k(i)---(1),]]>SY,k|k=Tria(S^y,k|k-1SY,k|k(1)...SY,k|k(Nc))---(2),]]>其中，Nc表示当前任务簇中的节...

【专利技术属性】
技术研发人员：付鹏程，程勇博，常玉超，钱汉望，凌佳佳，李宝清，袁晓兵，
申请(专利权)人：中国科学院上海微系统与信息技术研究所，
类型：发明
国别省市：上海;31