无线传感器网络中定位跟踪技术的研究

论文摘要

无线传感器网络集成了传感器技术、微机电技术、分布式信息处理技术和无线通信技术,它已成为当前IT领域研究的热点之一。由于网络自组织、广覆盖、高容错性以及高精度测量等固有优点以及组网成本低、构建灵活、方便等特点,使得无线传感器网络在军事、民用等领域应用广泛。本文深入研究了无线传感器网络中的定位跟踪问题,包括节点定位、生化气体源定位以及目标跟踪问题,并设计开发了面向定位跟踪应用研究的平台,为进一步的应用研究打下基础。在上述问题的研究中,针对不同的实际应用场景提出了具有理论和实际价值的定位、跟踪新方法,并通过计算机仿真对性能进行了验证和评价。具体地,论文主要的研究成果和创新有:（1）无线传感器网络中的节点定位研究将无线传感器网络中的节点定位问题看作目标跟踪的对偶问题,提出一种基于虚拟信标点的节点定位方案,区别于基于固定信标点方式的现有定位算法。基于超球面交叉机制,提出了VB-ERL节点定位算法。它利用非线性最小二乘优化方法,求解由能量比对构成的最小化成本函数实现节点自我定位。为了克服VB-ERL节点定位算法存在的弊端,对节点定位问题又提出了一种贝叶斯框架下基于改进粒子滤波的VB-IPF算法,并实现在线迭代预估。（2）无线传感器网络中的生化气体源定位研究将无线传感器网络应用于生化气体源定位,以提高人们对突发事件的快速反应能力。首先提出了一种鲁棒性强的极大似然定位算法,对比研究了直接三边法以及非线性最小二乘法。为了消除集中式定位算法的固有缺陷及节省网络能量,将分层传感器网络应用于生化源定位,提出了一种分层传感器网络下的基于改进粒子滤波的分布式定位算法,通过子区域管理节点的状态传递,循环迭代预估得到收敛的生化气体源位置。（3）无线传感器网络中的目标定位跟踪研究目标定位跟踪技术无论是在军事还是民用领域都有着重要的应用价值。首先研究了传感器网络下一种仅有角度测量的移动目标定位跟踪。从提高滤波算法的角度出发来提高目标预估定位精度,提出了一种无线传感器网络下的集中式融合方案,应用SRCDKF-PF算法及其改进措施进行预估。其次,考虑无线传感器网络中的目标跟踪节能的需要,提出了一种轻量级的自适应机制的分布式目标跟踪算法。在跟踪算法中:采用节点密度自适应的节点激活机制,寻找定位精度与网络能耗之间的平衡;提出的退避定时机制用于头节点的选取及传输序列的确定;基于改进粒子滤波的定位算法提高了滤波的精度;提出的一种波浪式区域逐层唤醒机制用于快速重新定位丢失的目标。（4）面向定位跟踪的平台设计与开发面向定位跟踪的平台开发,包括无线传感器网络网关的开发、传感器节点的开发。开发了基于GPRS网络通讯的网络网关,实现与Internet外部网的连接。开发了基于CC1010传感器节点,重点阐述了RF通讯的设计。为进一步的应用和研究打下基础。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 无线传感器网络概述
• 1.2.1 传感器网络体系结构
• 1.2.2 传感器节点结构
• 1.2.3 传感器网络特点
• 1.2.4 传感器网络的典型应用
• 1.3 无线传感器网络的研究体系及进展
• 1.4 无线传感器网络中的定位跟踪技术
• 1.4.1 传感器网络中的节点定位
• 1.4.2 传感器网络中的目标跟踪
• 1.5 本文的主要内容和结构
• 1.5.1 论文的主要内容
• 1.5.2 论文的组织结构和章节安排
• 第二章 无线传感器网路中的粒子滤波
• 2.1 引言
• 2.2 贝叶斯滤波
• 2.2.1 贝叶斯递推估计
• 2.2.2 卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波
• 2.2.3 无迹卡尔曼滤波
• 2.3 粒子滤波算法
• 2.3.1 重要性抽样
• 2.3.2 序贯重要抽样算法
• 2.3.3 重抽样算法
• 2.3.4 粒子滤波算法及性能改进措施
• 2.4 无线传感器网络中的粒子滤波
• 2.4.1 粒子滤波器运行于融合中心
• 2.4.2 粒子滤波器运行于不同的激活头节点
• 2.4.3 同一粒子滤波器同时运行于不同的激活节点
• 2.4.4 特定粒子滤波器运行于特定激活节点
• 2.4.5 粒子滤波器粒子集分布于不同的激活节点
• 2.5 本章小结
• 第三章 WSN 中基于虚拟信标点的节点定位研究
• 3.1 引言
• 3.2 基于虚拟信标点的定位方案
• 3.3 基于虚拟信标点的定位模型
• 3.3.1 移动节点运动路径设计
• 3.3.2 移动节点声音衰减模型
• 3.4 基于虚拟信标点的节点定位性能评估
• 3.5 基于虚拟信标点－非线性最小二乘的节点定位算法
• 3.5.1 超球面交叉定位机制
• 3.5.2 VB-NLS 定位算法中的改进措施
• 3.5.3 VB-NLS 定位算法
• 3.5.4 仿真结果与分析
• 3.6 基于虚拟信标点－改进粒子滤波的节点定位算法
• 3.6.1 VB-IPF 算法定位模型
• 3.6.2 VB-IPF 定位算法中的改进措施
• 3.6.3 VB-IPF 定位算法
• 3.6.4 仿真结果与分析
• 3.7 本章小结
• 第四章 基于WSN 的生化气体源定位研究
• 4.1 引言
• 4.2 相关工作
• 4.3 基于WSN 的生化气体源定位方案
• 4.3.1 基于WSN 的生化气体源定位框架
• 4.3.2 基于WSN 的生化气体源定位模型
• 4.3.3 基于WSN 的生化气体源定位节能措施
• 4.4 基于极大似然的集中式源定位算法
• 4.4.1 极大似然源定位算法
• 4.4.2 仿真结果与分析
• 4.5 基于粒子滤波的分布式源定位算法
• 4.5.1 分布式定位机制
• 4.5.2 子区域分布式源定位算法
• 4.5.3 仿真结果与分析
• 4.6 本章小结
• 第五章 WSN 中基于粒子滤波的目标定位跟踪研究
• 5.1 引言
• 5.2 目标定位跟踪系统
• 5.2.1 目标运动模型
• 5.2.2 传感模型
• 5.3 针对BOT 系统的集中式定位跟踪算法
• 5.3.1 平方根－中心差分卡尔曼滤波算法
• 5.3.2 SRCDKF-PF 算法及改进措施
• 5.3.3 仿真结果与分析
• 5.4 轻量级的自适应分布式定位跟踪算法
• 5.4.1 信息融合头节点的确定
• 5.4.2 自适应激活区域的确定
• 5.4.3 节点测量值发送顺序的确定
• 5.4.4 基于粒子滤波的跟踪算法及改进措施
• 5.4.5 逐层区域唤醒的目标丢失恢复机制
• 5.4.6 仿真结果与分析
• 5.5 本章小结
• 第六章 面向定位跟踪研究的WSN 平台设计开发
• 6.1 引言
• 6.2 传感器网络与外部网络的连接
• 6.3 无线传感器网络网关设计开发
• 6.3.1 传感器网路与因特网的TCP/IP 连接
• 6.3.2 基于GPRS 通信的网关与因特网的连接
• 6.3.3 基于GPRS 通信的网关软硬件设计
• 6.4 无线传感网络节点设计开发
• 6.4.1 传感器节点RF 单元电路设计
• 6.4.2 传感器无线射频通讯部分软件设计
• 6.5 面向定位跟踪的传感器网络平台示例
• 6.6 本章小结
• 第七章 总结和展望
• 7.1 主要研究内容与结论
• 7.2 主要创新之处
• 7.3 未来工作展望
• 参考文献
• 攻读博士学位期间发表、录用的学术论文及参加项目
• 致谢