一种基于动态簇的无线传感器网络目标跟踪方法与流程

技术特征：
1.一种基于动态簇的无线传感器网络目标跟踪方法，其特征在于：步骤如下：步骤一：建立目标的运动模型、传感器节点的量测模型和无线电能量消耗模型；步骤二：目标在初始时刻进入无线传感器网络监测区域，汇聚节点利用先验信息选择簇头节点和簇成员节点组成动态簇；步骤三：簇头节点接收簇成员节点的量测信息，利用粒子滤波的方法对目标在当前时刻的位置进行估计，并计算目标在下一时刻的预测位置和预测协方差矩阵，然后广播包含目标预测位置和预测协方差矩阵的消息来招募下一时刻的簇头节点和簇成员节点；步骤四：每个接收到广播消息的传感器节点计算自身是否在目标预测位置的一定区域内，若在候选节点区域内则此传感器节点会向簇头节点发送包含自身位置和自身剩余能量信息的竞选报文；步骤五：簇头节点接收竞选报文，并根据簇头和簇成员节点选择算法，确定下一时刻动态簇的簇头节点和簇成员节点；步骤六：当前时刻的簇头节点向下一时刻的簇头节点发送簇头任命消息，并向下一时刻的簇成员节点发送簇成员任命消息，当前时刻的簇头节点和簇成员节点进入休眠状态；步骤七：经过预设的时间间隔t后，下一时刻的簇头节点和簇成员节点正式成为簇头节点和簇成员节点，并开始感知目标；步骤八：重复步骤三至步骤七直到跟踪结束。2.根据权利要求1所述的一种基于动态簇的无线传感器器网络目标跟踪方法，其特征在于：步骤三具体为：目标在下一时刻的预测位置和预测协方差矩阵可以由粒子来直接计算，目标的预测位置为：其中，n
p
表示粒子数，表示粒子的状态，目标的预测协方差矩阵为：簇头节点的广播半径为：其中，(x
ch
,y
ch
)表示簇头节点的位置，(x
k 1|k
,y
k 1|k
)表示预测的k 1时刻目标的位置，r为传感器节点的感知半径。3.根据权利要求2所述的一种基于动态簇的无线传感器器网络目标跟踪方法，其特征在于：步骤四具体为：首先构建3σ误差椭圆来确定目标的可能存在区域；将目标的预测协方差矩阵表示为：其中，p
xx
为x轴方向预测位置的方差，p
yy
为y轴方向预测位置的方差，p
xy
＝p
yx
为x轴方向
预测位置和y轴方向预测位置的协方差；3σ误差椭圆长半轴的长度a1、短半轴的长度b1和倾斜角β1分别为：分别为：分别为：然后根据误差椭圆，来确定候选节点区域；候选节点区域椭圆长半轴长度a2、短半轴长度b2和倾斜角β2分别可以表示为：候选节点区域椭圆公式为：其中：(x
k 1|k
,y
k 1|k
)为目标的预测位置。4.根据权利要求3所述的一种基于动态簇的无线传感器器网络目标跟踪方法，其特征在于：步骤五具体为：目标在k 1时刻时，pcrlb信息可以表示为j
k 1
，j
k 1
可以表示为：其中，表示先验fim信息，根据得到，p
k 1
表示目标的预测协方差矩阵；假设在k 1时刻有m个节点感知到目标，则矩阵为：每个传感器节点所能提供的贡献值为：其中，(x
k 1
,y
k 1
)为目标的预测位置，为传感器节点j的位置，为传感器节点j的量测噪声的方差；在进行节点选择时考虑节点的剩余能量，将节点的剩余能量和最大能量的比值对每个节点所能提供的贡献值进行加权，则有：其中，weight为：
其中，remain_engy表示节点的剩余能量，max_engy表示节点的最大能量；定义为节点剩余能量加权的若在跟踪过程中的每个采样点选择m个传感器节点，则有：则剩余能量加权的pcrlb为：根据delta准则，选择使得的delta值最大的传感器节点组合；在这m个传感器节点中，最接近m个传感器节点的质心的传感器节点担任簇头节点，其他m
‑
1个传感器节点为簇成员节点。

技术总结
本发明提供一种基于动态簇的无线传感器网络目标跟踪方法。主要研究了目标跟踪过程中的传感器节点选择问题，所述方法包括：利用粒子滤波的方法对目标在下一时刻的位置进行预测；根据目标的预测位置、预测协方差矩阵和传感器节点的感知半径确定候选节点区域；在候选节点区域中综合考虑节点的剩余能量和PCRLB信息来选择固定数量的传感器节点组成动态簇对目标进行跟踪。本发明的方法不仅能降低跟踪误差，而且可以平衡各节点的能量消耗，延长网络生存期。生存期。生存期。


技术研发人员：国强 王亚妮 戚连刚 刘立超 崔玉强
受保护的技术使用者：哈尔滨工程大学
技术研发日：2021.07.23
技术公布日：2021/11/4