研究目標跟蹤背景下的無線傳感器網(wǎng)絡管理問題,在保證目標跟蹤需求的情況下減小能耗。首先對集中式無線傳感器網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和目標跟蹤任務中傳感器網(wǎng)絡的工作過程進行了介紹;其次介紹了以多交互濾波方法為基礎的機動目標跟蹤理論;接著建立同時考慮傳感器能耗節(jié)省和目標捕獲概率的傳感器調(diào)度模型;繼而提出基于Logistic混沌序列和Boltzmann選擇策略的改進布谷鳥算法用于求解最優(yōu)傳感器調(diào)度方案;最后通過仿真證明了本文模型和算法的有效性。 

【文章來源】：傳感技術學報. 2020,33(03)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

傳感器網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)示意圖

傳感器和調(diào)度中心的信息傳感器過程如圖2所示。由圖2可知,在調(diào)度1次傳感器時,傳感器和調(diào)度中心共發(fā)生兩次數(shù)據(jù)流動,即調(diào)度中心將調(diào)度指令傳遞給傳感器和傳感器將觀測信息傳遞給調(diào)度中心,因此,在傳感器網(wǎng)絡對目標的跟蹤過程中,僅需控制對目標觀測的傳感器個數(shù)。由于傳感器觀測范圍的限制,對同一位置目標的可觀測傳感器位置相近,故可認為該可選傳感器與調(diào)度中心的通信距離相同,因此,可忽略通信距離對傳感器能量消耗的影響。

在k時刻,傳感器調(diào)度中心需按照公式(5)預測目標k+1時刻運動狀態(tài),進一步生成k+1時刻的傳感器調(diào)度方案。目標狀態(tài)服從N( x ^ k+1|k,Pk+1|k)分布。對于位置(xk+1|k,yk+1|k)來講,其在空間中的分布如圖3所示。如圖3所示,橢圓為目標k+1時刻預測位置可能出現(xiàn)區(qū)域,為確保目標在k+1時刻不被丟失,應啟動綠色區(qū)域內(nèi)的傳感器對目標進行觀測,但若啟動綠色區(qū)域內(nèi)的所有傳感器對目標進行觀測,無疑會造成傳感器資源浪費,這是由于區(qū)域1、區(qū)域2、區(qū)域3目標出現(xiàn)的概率較小,若調(diào)度該區(qū)域的傳感器對目標進行觀測,很可能不能獲取有效的觀測值。因此,本文在選擇傳感器的過程當中,給定目標捕獲概率閾值δ,從傳感器可能出現(xiàn)的區(qū)域中選擇若干區(qū)域,所選區(qū)域內(nèi)目標出現(xiàn)概率之和(目標捕獲概率)一旦達到閾值δ,則滿足觀測需求。這樣,既能避免傳感器資源浪費,又能保證較小的目標丟失概率,較大概率地對目標進行定位跟蹤。傳感器調(diào)度過程中,應選擇滿足閾值需求的最佳傳感器組合(傳感器個數(shù)最少、通信次數(shù)最少)在k+1時刻對目標進行觀測獲取觀測值。


本文編號：3339398