基于移动传感器网络的分布式节能目标跟踪研究

论文摘要

本文研究基于移动无线传感器网络的目标跟踪问题,即利用传感器节点的感知、通信、计算和运动特性,对被探测区域内的未知运动目标进行连续跟踪。移动无线传感器网络是由大量可移动的传感器节点所组成的无线网络。它最显著的特点是节点资源有限,且抗毁性能很差。因此节能和分布式是必须考虑的因素。课题目的是提出一种分布式自主目标跟踪方案,在各种复杂环境下(如噪声、障碍物、扩散目标、多目标等),对目标保证高跟踪精度的同时,尽量最小化节点运动能耗,并且优化网络配置,包括始终保持网络连通、避免节点间以及节点与障碍物间发生碰撞等。本文分三个部分解决以上问题。第一部分研究在理想状态下节能跟踪所能达到的最优效果。首先证明节能跟踪问题的NP完全特性,然后提出一种类似贪心算法的局部中心式引导跟随算法,并且证明该算法的节点运动能耗在数值上逼近最小能耗,将其作为节能评价的标准。第二部分研究更具实际意义的分布式节能跟踪算法。首先建立分布式系统模型,规划节点间的信息交换机制,使得每时刻仅有少数节点处于活跃状态,自主运动来跟踪目标,其它节点均保持空闲。然后给出活跃节点的运动策略,包括三个模块:ⅰ)跟踪质量函数反映网络的跟踪性能,ⅱ)连接势函数反映网络的连通状态,ⅲ)分布式节能运动策略。第三部分考虑该分布式算法在复杂环境中的应用,将各种环境因素融入到算法的统一框架中,包括在噪声探测模型、扩展目标和多目标环境中重新定义跟踪质量函数,在障碍物环境中将障碍物作为虚拟邻节点加入连接势函数等。本文的主要贡献可分为四个方面。首先,首次提出将节点运动节能作为移动传感器网络跟踪的设计重点,而目前的移动传感器网络跟踪研究一般都只把跟踪性能作为唯一指标。其次,首次提出将跟踪性能和各种跟踪约束(包括节能、网络连通、避撞等)用目标函数量化表示,使跟踪问题可转化为经典的数学问题——多目标优化问题。第三,提出了一种完全分布式的跟踪算法,即每个节点仅依靠其邻节点信息决定自身控制输入,不存在任何动态中心节点,所有节点地位平等,提高了系统的灵活性和鲁棒性。第四,建立了一个全面的跟踪方案框架,适用于包括异构网络、噪声探测、障碍物、扩散目标、多目标等各种复杂环境,不需要特别针对某种应用环境开发新的跟踪算法,具有良好的可扩展性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究意义
• 1.1.1 基于无线传感器网络的目标跟踪
• 1.1.2 基于移动传感器网络的目标跟踪的优势与挑战
• 1.2 相关领域的研究现状
• 1.2.1 静止传感器网络目标跟踪
• 1.2.2 多机器人系统目标跟踪
• 1.2.3 移动传感器网络目标跟踪
• 1.3 本文主要工作和贡献
• 1.4 论文结构安排
• 第二章 问题定义及预备知识
• 2.1 问题定义
• 2.2 主要符号、模型以及假设
• 2.2.1 移动传感器网络与节点
• 2.2.2 节点运动控制模型与运动能耗
• 2.2.3 网络通信拓扑
• 2.2.4 目标跟踪
• 2.2.5 节点探测模型
• 2.2.6 同构网络与异构网络
• 2.2.7 主要符号、模型和假设
• 2.3 图论相关知识
• 2.3.1 邻近图
• 2.3.2 宽度优先搜索
• 2.4 最优化理论相关知识
• 2.4.1 贪心算法
• 2.4.2 多目标优化理论
• 2.5 小结
• 第三章 理想环境下的节能目标跟踪算法
• 3.1 引言
• 3.2 理想环境下节能跟踪问题的数学定义
• 3.2.1 目标位置的递归估计
• 3.2.2 跟踪系统模型
• 3.2.3 问题数学定义
• 3.3 理想环境下节能跟踪问题的NP完全特性
• 3.3.1 NP完全理论
• 3.3.2 节能跟踪问题的NP完全特性
• 3.4 基于宽度优先搜索的引导跟随目标跟踪算法
• 3.4.1 算法总体设计
• 3.4.2 保证网络连通
• 3.4.3 节点运动策略
• 3.5 BLF算法的近似最优特性证明
• 3.5.1 近似算法的性能界
• 3.5.2 BLF算法的近似最优证明
• 3.6 BLF算法仿真
• 3.6.1 算法的局部中心式实现
• 3.6.2 算法仿真
• 3.7 小结
• 第四章 分布式节能目标跟踪算法
• 4.1 引言
• 4.2 分布式跟踪系统模型
• 4.2.1 目标位置的递归估计
• 4.2.2 分布式跟踪系统模型
• 4.3 分布式跟踪系统的信息交换机制
• 4.4 网络连接势函数
• 4.4.1 间距函数
• 4.4.2 网络连接势函数
• 4.4.3 势函数的偏导计算
• 4.5 理想探测模型下的跟踪质量函数
• 4.5.1 理想探测模型下的跟踪质量函数
• 4.5.2 跟踪质量函数的偏导计算
• 4.6 活动节点的分布式运动策略
• 4.6.1 建立多目标优化问题
• 4.6.2 分布式节能运动策略
• 4.6.3 运动策略的物理意义
• 4.7 理想探测模型下的分布式节能跟踪算法仿真
• 4.7.1 Matlab仿真器
• 4.7.2 算法仿真
• 4.8 小结
• 第五章 复杂环境中的分布式节能目标跟踪算法
• 5.1 引言
• 5.2 噪声探测模型下的分布式节能跟踪算法
• 5.2.1 噪声探测模型下的跟踪质量函数
• 5.2.2 分布式卡尔曼滤波递归估计
• 5.2.3 常用噪声传感器探测模型的线性化分析
• 5.2.4 跟踪质量函数的偏导计算
• 5.2.5 算法仿真
• 5.3 障碍物环境中的分布式节能跟踪算法
• 5.3.1 避障算法
• 5.3.2 算法仿真
• 5.4 扩散目标的分布式节能跟踪算法
• 5.4.1 扩散目标跟踪
• 5.4.2 相关研究
• 5.4.3 扩散目标的跟踪质量函数及其偏导计算
• 5.4.4 算法仿真
• 5.5 多目标的分布式节能跟踪算法
• 5.5.1 算法设计
• 5.5.2 算法仿真
• 5.6 小结
• 结束语
• 致谢
• 参考文献
• 攻读博士学位期间发表的论文
• 攻读博士学位期间的主要经历和从事的科研工作