無線傳感器網絡中移動目標的定位與跟蹤技術研究

夏長林 孟慶勛

摘要：隨著我國社會發展，國民經濟不斷提高，科學技術不斷發展，無線傳感器網絡成為當前通信以及計算機領域的研究重點。無線傳感器網絡逐漸應用在各個領域，同時移動目標定位與跟蹤技術在民用以及軍事中應用具有十分廣泛的前景，并且也是具有一定挑戰性的研究性課題。基于此，該文分析了無線傳感器網絡以及移動目標的定位與跟蹤技術需要解決的問題，同時探究了目標定位與跟蹤的主要指標要求。

關鍵詞：無線傳感器網絡;移動目標定位與跟蹤;解決問題;指標要求

中圖分類號：TP393? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? 文章編號：1009-3044（2018）31-0249-02

無線傳感器網絡是一種網絡系統，主要由密集部署在監視區域內大量微型傳感器節點通過無線通信方式自組織構成。其中的傳感器節點具有有限的感知能力、電量、通信能力以及計算能力。無線傳感器網絡是一種新興的信息獲取技術，其應用范圍十分廣泛，主要應用于目標探測與定位或者跟蹤等方面。由此可見，無線傳感器網絡對于人類未來生活的影響十分深遠，積極開展無線傳感器網絡研究，對于國家發展以及經濟提升具有十分重要的意義。

1 無線傳感器網絡概述

1.1 無線傳感器網絡節點結構

無線傳感器網絡的基礎硬件平臺是傳感器節點，一個節點其硬件構成主要分為四個功能模塊。首先，傳感單元。傳感單元的主要任務是采集監測區域內的信息以及數據轉化[1]。其次，處理單元。處理單元的主要任務是控制整個傳感器節點的操作，同時儲存并處理傳感器采集的數據與其他節點發來的數據。再次，無線通信單元。其主要任務是與其他傳感器節點之間開展無線通信，同時交換控制信息以及收發采集數據。最后，能量單元。能量單元承擔的主要任務是供應傳感器節點所需要的能量。

隨具體應用不同，傳感器節點中傳感單元的功能以及數量也是不同的，借助傳感單元可以探測諸多物理現象，當傳感單元感知到環境的各類參數后，通過ADC將連續模擬信號轉化為數字信號，并將數據傳送至處理單元，同時傳感單元也可以接收控制命令，對參與工作的傳感器類型以及采樣頻率等進行控制。處理單元根據應用程序發出的指令開展工作，不僅可以協調傳感器節點各組成部分的工作，還可以處理相同任務傳感器之間的協作數據[2]。由于各單元間的數據流是雙向的，這就意味著，通信單元可以通過無線信道接收來自傳感器的數據并傳送到處理單元，也可以將已處理好的數據發送出去。能量單元需要供應傳感單元、處理單元以及通信單元所需要的能量。現階段，傳感器節點的能量供應主要依靠微型電池供電，是不可以進行補充的。同時由于一些特殊的應用，一些節點還可能包含自移動裝置、定位裝置，甚至可能是能量產生裝置等。

1.2 無線傳感器網絡應用

隨著無線傳感器網絡不斷發展，其應用的范圍逐漸廣泛。第一，應用于戰場環境感知。由于無線傳感器網絡最初是由美國軍方所提出的，導致其最先應用于戰場環境感知領域。同時無線傳感器網絡主要由低成本、密集型以及隨機分布的節點構成，導致無線傳感器網絡具有良好的自組織性以及容錯能力，這就意味著，相較于傳統網絡，當無線傳感器網絡某些節點受到惡意攻擊導致節點損害時，不會造成整個系統崩潰。因此，無線傳感器網絡十分適用于惡劣的戰場環境。第二，應用于環境檢測與預報。在十分復雜的環境下開展隨機性研究，無線傳感器網絡可以有效地獲取數據信息[3]。例如，將無線傳感器網絡應用于生物多樣性監控、野生動植物棲息地生態環境監控、河道水文監測、水災預警以及森林火情監控等領域。第三，應用于醫療護理。將無線傳感器網絡安裝在住院病人身上，可以隨時了解病人的病情以及病人的身體各項機能情況。同時在患者體內植入微型傳感器可以改善病人患病器官的功能。第四，應用于智能建筑。將無線傳感器放置在建筑物內，充分了解建筑物室內環境參數，以此作為居住環境控制以及危險警報的參考依據，可以為人類提供更適宜的居住環境。第五，應用于空間探索。人們一直致力于外部星球的探索。通過借助航天器散布傳感器節點，有效實現對于外部星球的監測。第六，其他應用。由于無線傳感器網絡的應用范圍十分廣泛，其還可以應用于城市車輛，對城市車輛的位置、速度以及道路狀況進行監測，獲取相應的信息。還可以將其應用于家用電器內部，為人們的生活提供更為便利的條件。

1.3 無線傳感器網絡特點

無線傳感器網絡的主要特點為規模巨大，節點電源容量以及節點硬件資源有限，自組織的組網模式，多跳的路由模式以及以數據為中心的網絡。

2 無線傳感器網絡移動目標的定位與跟蹤技術分析

2.1 無線傳感器的組織與路由

無線傳感器網絡中由于所有節點都是平等的，因此其并未具有嚴格的控制中心。在進行移動目標定位與跟蹤過程中，需要多個節點開展聯合傳感，同時對獲得的數據進行有效的融合與處理，進而提取出相應的信息，這就導致在跟蹤移動目標的過程中存在局部節點自組織與路由的問題[4]。其中集中式，主要是由參與偵測的傳感器節點通過多跳網絡將數據輸送給服務器，移動目標的位置與軌跡會在服務器中產生，但是由于傳感器節點通信量巨大，同時延時較大，這樣的方式并不適用于無線傳感器網絡。靜態局部集中式，對隨機撒布形成的無線傳感器網絡不能有效控制其簇頭位置，當網絡拓撲無法人為控制時，此方法無效。動態局部集中式，在移動目標出現較為頻繁的情況下，極易產生網絡黑洞，導致簇頭負擔過重。

2.2 目標出現的偵測

無線傳感器網絡是根據傳感器節點的偵測信號對移動目標的出現情況進行判斷。現階段，通過無線傳感器網絡對移動目標進行偵測，可以分為主動偵測與被動偵測。其中主動偵測就是指移動目標與傳感器節點之間是非敵對關系[5]，傳感器節點已經明確移動目標所發出的信號，而被動偵測是指傳感器節點并不了解移動目標的具體特征，僅僅是通過聲波、磁場等普通特征進行偵測。主動偵測發現移動目標的概率遠大于被動偵測，同時誤判率較小，但在實際應用中，這種情況只占一小部分，所以針對被動偵測的研究應該是主要的方向。

2.3 產生初始區域或初始簇頭

當移動目標頻繁出現，就會被多個傳感器節點所感知，如何有效安排利用各個傳感器節點的信息，真正完成移動目標定位與跟蹤任務是當前急需解決的問題。通常初始區域或初始簇頭在選擇的過程中，應有效減少信息貢獻量較少的節點或者信息冗余的傳感器節點的參與以及通信能量的消耗，并且還要保證移動目標的定位與跟蹤任務的精準度。通常的處理方式為構建一個偵測區域（也稱協同組或樹），每一傳感器節點開展單獨的偵測，當測量值超出一定預設值，這一節點就會發送信息加入協同組，之后在協同組內進行頭節點的選舉以及數據聯合判決與估計[6]。

2.4 目標定位

無線傳感器對移動目標定位的方法主要包括以下三種。第一，主動模式。這種方法是基于距離的，即測量傳感器節點之間的距離或者方位，主動模式中應用較多的是接收信號強度指示（RSSI）這一跟蹤定位方法。一般而言，距離定位方法具有良好的精準度，但有兩點限制了這種方法的應用：一是各傳感器節點之間需保持嚴格同步，二是消耗的能量較大。第二，被動模式。這種方法可用于與距離無關的定位，即對傳感器節點與移動目標之間的距離進行估計，再通過三邊測量法或估計法開展定位任務。第三，聲波衰減模型定位。其根據經驗測量獲取較為接近實際的模型，這種方法還應在定位誤差上進行提高。

2.5 目標軌跡估計與預測

無線傳感器網絡對移動目標位置數據的表示具有多種方式。首先，精確坐標值。數值表示在實現的過程中通常存在較大誤差，并且這種誤差隨著跟蹤過程的開展逐漸擴大，因此，這種方式主要應用于精度不高的環境。其次，位置范圍表示與概率分布表示。這兩種方式都考慮了移動目標的位置存在多種可能性，因此具有較高的可信度，成為現在移動目標定位跟蹤數據表示的趨勢，但由于數據同樣存在不確定性，導致其在表達與計算的過程中復雜性增加。

移動目標的軌跡估計主要是利用所接受的一系列測量值，通過相應的估計方法得出估計值，且估計值盡量符合目標的真實值。通常使用的估計方法包括取平均值、最大似然估計以及最小方差準則，現階段，移動目標跟蹤效果較好的方法為序貫估計法。

3 目標跟蹤的主要指標要求

理想的無線傳感器網絡移動目標定位跟蹤技術具有良好的可拓展性、漸進精度特性、自適應性、可靠性、實時性、高效節能等特點。在對移動目標進行定位與跟蹤的過程中，不僅需要考慮定位跟蹤精度以及反應時間等指標，還要兼顧能量消耗等指標。其中能量消耗的主要部分有通信、傳感器以及處理器，通信能量消耗作為主要能量消耗。因此，在移動目標定位與跟蹤過程中，應充分考慮傳感器的偵測周期以及安放策略，從而有效減少傳感器的能量消耗;通過設計有效算法，以降低處理器的能耗;減少數據傳輸與傳感器節點之間的交互，進而減少通信能耗。提高移動目標跟蹤精度，則需要融合較多的傳感器節點數據，采用較為復雜的算法或者較多的信息。由此可見，無線傳感器網絡中移動目標的定位與跟蹤精度與能量消耗之間是矛盾的。

4 總結

本文結合目前社會與科學技術發展形勢，對無線傳感器網絡中移動目標的定位與跟蹤技術進行了相關的分析和研究，從本文的研究與探討中了解到，無線傳感器網絡是一種新興的信息技術，通過分析無線傳感器網絡的節點結構、應用與特點，進而提出在無線傳感器網絡中，移動目標的定位與跟蹤技術需要解決的問題以及移動目標跟蹤的主要指標要求，促使這一技術更好的應用于移動目標定位與跟蹤過程，從而推動社會更為長遠的發展。

參考文獻：

[1] 趙亞鳳，任洪娥.基于無線傳感器網絡的同時定位與跟蹤[J].傳感器與微系統，2014（5）：55-58.

[2] 葛琰.無線傳感器網絡的節點定位與目標跟蹤算法研究[D].電子科技大學，2017.

[3] 肖紫陽.基于無線傳感器網絡的移動目標跟蹤系統研究與設計[D].浙江工業大學，2016.

[4] 趙強.基于無線傳感器網絡的高速移動節點定位研究[D].蘭州交通大學，2017.

[5] 周炳朋.基于統計貝葉斯分析的無線定位和跟蹤技術研究[D].西南交通大學，2016.

[6] 史秀紡.復雜因素影響下的定位跟蹤問題研究[D].浙江大學，2016.