多媒体传感器网络中被动目标定位算法
无线传感网信号被动定位关键技术研究
无线传感网信号被动定位关键技术研究无线传感网信号被动定位关键技术研究引言无线传感网（Wireless Sensor Network, WSN）是由大量分布在目标区域的自主传感器节点组成的网络系统。
传感器节点具备感知、处理和通信能力，能够实时收集环境信息并传输给监控中心。
无线传感网信号被动定位是无线传感网中的一个重要问题，通过分析被动接收的信号，可以利用多普勒效应、信号时延以及信号强度等信息，实现对目标的准确定位。
本文将重点探讨无线传感网信号被动定位的关键技术。
一、多普勒效应原理多普勒效应是指当天线与目标物相对运动时，信号频率发生变化的现象。
利用多普勒效应进行被动定位的方法被称为多普勒定位。
在无线传感网中，传感器节点通常通过接收目标发出的信号来感知目标的位置。
当目标与传感器节点之间存在相对运动时，接收到的信号频率将发生改变。
通过测量信号频率的变化，结合目标与传感器节点之间的相对速度，可以推算出目标的位置信息。
二、信号时延测量技术信号时延测量是无线传感网信号被动定位中的另一个关键技术。
当目标发出信号后，时间延迟是信号从目标到传感器节点所需的时间量。
利用时间延迟进行被动定位的方法被称为时延定位。
传感器节点可以通过记录信号抵达时间的差异，计算出目标与传感器节点之间的距离，并进一步推算出目标的位置。
三、信号强度定位技术信号强度定位是通过测量接收到的信号强度来实现被动定位的一种方法。
在无线传感网中，信号强度通常是以接收到的信号功率来衡量的。
目标与传感器节点之间的距离越近，接收到的信号功率越大；距离越远，信号功率越小。
因此，通过测量接收到的信号功率，可以推断目标与传感器节点之间的距离和位置。
四、信号融合与算法优化在无线传感网信号被动定位中，通常会采用多种技术进行融合，以提高定位精度。
信号融合可以有效地利用多个传感器节点所接收到的信息，对目标进行更准确的位置推算。
此外，为了进一步优化定位算法，还需要考虑目标移动速度、传感器节点分布、传感器节点位置误差等因素，对算法进行优化和改进，提高定位的精度和鲁棒性。
多传感器目标跟踪与定位研究
多传感器目标跟踪与定位研究随着科技的不断进步和应用的不断拓展，多传感器目标跟踪与定位逐渐成为研究的热点。
通过利用多个传感器收集的信息，可以提高目标跟踪和定位的准确性、鲁棒性和可靠性。
本文将对多传感器目标跟踪与定位的研究进行分析，并探讨其在不同领域的应用需求和潜在挑战。
一、多传感器目标跟踪与定位介绍多传感器目标跟踪与定位是指利用多个传感器对目标进行同时观测并推断目标位置的技术。
其中，传感器可以包括动态传感器（如雷达、红外传感器等）和静态传感器（如摄像头、声纳传感器等）。
通过组合多个传感器收集到的信息，可以获得更全面、准确的目标位置估计。
多传感器目标跟踪与定位的应用领域广泛，包括军事、航空航天、智能交通、环境监测等。
例如，在军事领域，多传感器目标跟踪与定位可以用于敌方目标监测和识别，提供情报支持；在智能交通中，可以用于交通流量监测和分析，优化交通调度。
二、多传感器目标跟踪与定位的优势相比单一传感器，多传感器目标跟踪与定位具有以下优势：1. 提高定位精度：不同传感器对目标进行观测，可以提供多个观测结果，并通过数据融合算法估计目标位置，从而提高定位精度。
2. 提高目标鉴别能力：通过多传感器的组合使用，可以更准确地鉴别目标，减少误判。
3. 增加鲁棒性：由于不同传感器具有不同的工作原理和物理特性，通过多传感器的信息融合可以提高系统的鲁棒性，减少单一传感器的局限性带来的影响。
4. 提高目标跟踪的可靠性：多传感器目标跟踪与定位可以通过高斯滤波等方法，对每个传感器的观测数据进行处理和融合，提高目标跟踪的可靠性。
三、多传感器目标跟踪与定位的研究挑战尽管多传感器目标跟踪与定位具有许多优势，但也面临一些挑战：1. 数据融合：如何将多个传感器获得的信息进行融合，准确估计目标的位置是研究的重要问题。
数据融合过程中需要考虑传感器之间的误差、权重分配等问题。
2. 数据关联：如何将不同传感器收集到的信息进行关联，准确匹配目标是关键。
无线传感器网络中的目标定位技术教程
无线传感器网络中的目标定位技术教程无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）是一种由大量节点组成的网络，这些节点能够自主收集、处理和传输数据。
目标定位技术是WSN中的重要研究领域，它可以定位网络中的目标，为各种应用提供位置信息支持。
本文将介绍无线传感器网络中目标定位的常用技术。
一、基于测距的目标定位技术1. RSSI定位信号强度指示（Received Signal Strength Indicator, RSSI）定位技术是一种基于接收到的信号强度来估计目标位置的方法。
节点通过收集目标发送的信号强度信息，并根据信号传输的衰减模型计算目标与节点之间的距离。
然后利用距离信息进行目标定位。
这种方法简单直观，但受到信号传输过程中多径效应、干扰和衰减等因素的影响，定位精度有限。
2. TDOA定位时差到达（Time Difference of Arrival, TDOA）定位技术利用节点之间接收到目标信号的时延差异来计算目标位置。
节点之间需要进行协作，通过互相的时钟同步，准确测量目标信号到达节点的时间差。
根据测得的时间差和节点之间的距离关系，可以计算目标的位置。
TDOA定位技术不受信号强度衰减影响，具有较高的精度，但对节点之间的时钟同步要求较高。
二、基于角度的目标定位技术1. AOA定位角度到达（Angle of Arrival, AOA）定位技术利用节点之间接收到目标信号的入射角度来计算目标位置。
节点之间需要协作，使得至少三个节点同时接收到目标信号，并测量目标信号的入射角度。
通过比较节点之间的入射角度差异，可以计算目标位置。
AOA定位技术对节点之间的角度测量精度要求较高，但相对于基于测距的定位技术，它具有较好的抗干扰性能。
2. DOA定位方向到达（Direction of Arrival, DOA）定位技术也是利用节点之间接收到目标信号的入射角度来计算目标位置。
不同于AOA定位技术，DOA定位技术只需要单个节点接收到目标信号即可。
无线传感器网络中的目标定位算法
无线传感器网络中的目标定位算法无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种由大量便携式无线传感器节点组成的分布式网络系统。
这些节点可以自主地采集环境信息，并将采集到的数据传输给距离较远的存储设备或其他节点。
在网络中，节点之间可以实现自组织和自协调，协同完成特定任务。
因此，WSN在环保、农业、国土安全、医疗、交通等领域都有着广泛的应用前景。
WSN的目标定位是WSN的核心技术之一，是WSN中对目标位置进行估计、确定的过程。
目标定位算法是实现目标定位的核心模块，目标定位算法可以分为基于距离测量、角度测量、混合测量以及信号强度测量等几种类型。
其中，信号强度测量是目前应用最广的一种方法。
一、信号强度测量信号强度是指在传感器节点和目标节点之间所收到的发射信号强度。
信号强度与物理环境、信号传输的距离和障碍物等有关系。
因此，基于信号强度进行目标定位时属于非精确性定位。
利用信号强度进行目标定位的方法，可以通过RSSI（Received Signal Strength Indicator）或者LQI（Link Quality Indication）来实现。
RSSI是指接收设备所接收到的某个无线信号的强度，通常以dBm为单位。
LQI是CC2420解码器中的一个参数，用来描述接收到的数据的可靠程度。
而在基于LQI进行对象定位时，利用的是该参数和接受到的数据的质量值之间的关系。
信号强度测量是一种基于收集RSSI值的方法，并基于RSSI值的合成和统计参数来估计目标节点位置的方法。
在信号强度测量的方法中，贝叶斯定位是其中通常采用的一种方法之一。
简单地说，贝叶斯定位是一种通过先验概率和实际测量值来进行定位的方法。
也就是说，通过收集节点间的RSSI或LQI的值，对目标节点的位置进行估算。
最终通过数据融合和机器学习等手段，达到提高目标定位精准度和减少误差的效果。
二、基于几何测量的目标定位算法基于几何测量的目标定位算法，是指通过传感器节点之间相互测量的物理参数（如水平角度、垂直角度、距离）来估计目标节点位置的算法。
被动多传感器探测目标跟踪技术研究
被动多传感器探测目标跟踪技术研究被动多传感器探测目标跟踪技术研究目标跟踪技术是当今现代军事、航空航天、智能交通等领域中的重要研究方向之一。
随着科技的不断进步，研究人员开始探索利用多传感器来实现目标的高精度跟踪。
被动多传感器目标跟踪技术作为其中的一种，通过对目标的被动信息进行融合，实现对目标的跟踪和定位。
被动多传感器目标跟踪技术主要利用目标在大气中产生的热红外信息和声音信息等被动信号来进行目标的侦测、跟踪和识别。
通过对不同传感器采集到的信息进行分析和处理，可以准确地判断目标的位置、速度和航向等运动参数，从而实现目标的跟踪。
被动多传感器目标跟踪技术的研究主要分为两个方面：目标侦测和目标跟踪。
目标侦测是指在大范围内对潜在目标进行侦测，确定目标的大致位置和形状。
目标跟踪则是在确定目标位置后，通过分析目标的运动特征，实时更新目标的运动参数，对目标进行连续跟踪。
目标侦测是被动多传感器目标跟踪技术中的关键步骤之一。
常见的目标侦测方法有基于热红外图像和声音信号的目标检测。
在热红外图像目标检测中，通过对图像中的热红外信息进行分析和处理，可以将目标与背景进行有效的区分。
而基于声音信号的目标检测则是通过对目标发出的声音信号进行分析和处理，实现对目标的侦测。
这两种方法的结合可以提高目标的侦测准确度和可靠性。
目标跟踪是被动多传感器目标跟踪技术中的核心环节。
在目标跟踪中，研究人员主要关注目标的位置、速度和航向等运动参数的估计和预测。
常见的目标跟踪方法有基于卡尔曼滤波的目标跟踪和基于粒子滤波的目标跟踪。
在基于卡尔曼滤波的目标跟踪中，通过对目标运动模型的建立和观测模型的选取，通过卡尔曼滤波器对目标进行连续观测和估计。
而基于粒子滤波的目标跟踪则是通过对目标状态的粒子集合进行重采样和更新，实现对目标的跟踪。
被动多传感器目标跟踪技术在军事和航空航天领域中具有重要的应用价值。
在军事领域中，可以实现对敌方目标的监测和追踪，提高作战的效果和安全性。
无线传感器网络中节点定位算法的使用教程
无线传感器网络中节点定位算法的使用教程无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）是由许多分布在特定区域内的无线传感器节点组成的网络系统。
节点的定位是WSNs中的一个重要问题，准确的节点定位可以帮助我们更好地理解和控制环境。
本文将为您介绍几种常见的无线传感器网络节点定位算法，并提供相应的使用教程。
一、距离测量节点定位算法距离测量是节点定位的一种常见方法，通过测量节点之间的距离来确定节点的位置。
常用的距离测量节点定位算法包括三角定位法和多边形定位法。
1. 三角定位法三角定位法基于三角形的边长和角度来计算节点的位置。
首先，选择三个已知位置的节点作为参考节点，测量参考节点间的距离和角度。
然后，通过计算未知节点相对于参考节点的距离和角度，使用三角学原理计算未知节点的位置。
使用教程：在使用三角定位法时，需要提前部署一些已知位置的节点作为参考节点。
首先，通过测量参考节点间的距离和角度，计算出它们的位置信息。
然后，在需要定位的节点周围布置足够多的参考节点，测量它们与参考节点之间的距离和角度。
最后，通过三角定位算法计算出目标节点的位置。
2. 多边形定位法多边形定位法利用几何多边形的边长和角度来计算节点的位置。
首先，选择若干个已知位置的节点作为多边形的顶点。
然后，测量各个顶点之间的距离和角度，并计算出多边形的边长和角度。
最后，通过多边形定位算法计算出未知节点相对于多边形的位置，从而确定未知节点的位置。
使用教程：使用多边形定位法时，首先选择若干个已知位置的节点作为多边形的顶点。
然后，测量各个顶点之间的距离和角度，计算出多边形的边长和角度。
最后，在需要定位的节点周围布置足够多的参考节点，测量它们与多边形顶点之间的距离和角度。
通过多边形定位算法，计算出目标节点相对于多边形的位置，最终确定目标节点的位置。
二、信号强度测量节点定位算法信号强度测量是利用节点之间的信号强度来进行定位的方法，常用的信号强度测量节点定位算法有收集定位法和概率定位法。
无线多媒体传感器网络中的多目标跟踪算法设计
无线多媒体传感器网络中的多目标跟踪算法设计一、引言随着无线传感器网络技术的快速发展，越来越多的无线传感器网络应用涌现出来。
其中，多媒体传感器网络作为一种新型的无线传感器网络，具有传输多种类型数据（如图像、视频等）的能力，因此受到越来越多学者和研究人员的关注。
在多媒体传感器网络中，多目标跟踪是一项重要的任务，它有很多实际应用价值，如环保、交通等领域。
本文将介绍多目标跟踪算法的设计及其在无线多媒体传感器网络中的应用。
二、研究现状传统的多目标跟踪算法主要是基于使用单个传感器的数据，缺乏对整个目标的全面、准确的监测。
而在无线多媒体传感器网络中，由于节点数量、布置区域等因素的影响，使得多目标跟踪变得更加复杂和困难。
近年来，有关多目标跟踪算法在无线多媒体传感器网络中的研究逐渐增多。
其中，一些学者提出了基于卡尔曼滤波算法和粒子滤波算法的多目标跟踪算法，通过采集并处理多个节点的数据，实现了对目标轨迹的跟踪。
此外，还有学者提出了一种基于深度学习的多目标追踪算法，并在实验中取得了一定的成功。
三、多目标跟踪算法设计1.深度学习算法深度学习是目前最受关注和发展迅速的一种算法，其在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域均已得到广泛应用。
在多目标跟踪中，深度学习算法可以通过对图像或视频数据的处理，实现对目标的自动识别和跟踪。
2. 卡尔曼滤波算法卡尔曼滤波算法通过对目标状态建立数学模型，并采用递归方式不断更新状态，从而实现目标的无误差估计。
在多目标跟踪中，卡尔曼滤波算法可用来实现多目标定位和轨迹跟踪。
3. 粒子滤波算法粒子滤波算法基于蒙特卡罗方法，通过对观察值进行随机采样，并计算目标概率密度函数，得到每个粒子的权重，最终实现对目标状态的估计。
在多目标跟踪中，粒子滤波算法可以用来跟踪目标在观测平面上的位置、速度等。
四、多目标跟踪算法在无线多媒体传感器网络中的应用无线多媒体传感器网络中的多目标跟踪任务往往需要实现对目标的快速定位、准确跟踪、轨迹预测等功能。
无线传感器网络中的目标跟踪算法研究
无线传感器网络中的目标跟踪算法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）是一种由大量分布式传感器节点组成的网络，用于监测和感知环境中的物理和化学变量。
目标跟踪是WSN中的一个重要应用，它通过节点之间的协作和信息融合，实时追踪环境中的目标物体。
目标跟踪算法的研究是优化WSN性能和提高目标定位精度的关键。
在无线传感器网络中，目标跟踪算法的研究涉及到多个方面，包括目标检测、目标定位和目标追踪等。
目标检测是指在感知环境中发现目标物体的过程，通过传感器节点采集环境信息，并根据预定义的目标特征对目标进行识别。
目标定位是通过多个传感器节点的测量数据对目标进行精确定位，以确定目标的位置信息。
目标追踪是通过节点之间的协作和信息融合，实时追踪目标物体的位置和运动轨迹。
针对目标跟踪算法中的目标检测问题，研究者们提出了多种方法。
传统的目标检测方法主要基于图像处理技术，通过图像处理算法对采集的图像进行分析和处理，以发现目标物体。
然而，由于无线传感器网络中的节点资源有限，传统的图像处理方法在算力和能耗方面都存在较大的问题。
因此，研究者们不断提出针对无线传感器网络的目标检测算法。
近年来，随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的目标检测算法逐渐成为研究热点。
深度学习算法通过构建深层神经网络模型，利用大量的数据进行训练和学习，能够自动提取图像中的特征。
在无线传感器网络中，深度学习算法可以通过节点之间的协作，使用分布式的方式进行目标检测，并将检测结果传输给监控中心。
这种算法不仅能够提高目标检测的准确性，还能够降低通信能耗，提高网络的生存时间。
除了目标检测，目标定位也是目标跟踪算法中的重要问题。
目标定位算法通过节点之间的通信和信息融合，利用测量数据对目标进行定位。
在传感器节点资源有限的情况下，研究者们提出了许多有效的目标定位算法。
一种常见的方法是利用多智能体系统进行目标定位。
多智能体系统是一种由多个智能体节点组成的系统，节点之间可以通过通信和协作来实现任务目标。
基于无线多媒体传感器网络的目标定位方法
第４５卷第１期２０１１年１月浙 江 大 学 学 报（工学版）Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｚｈｅｊｉａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｓｃｉｅｎｃｅ）Ｖｏｌ．４５Ｎｏ．１Ｊａｎ．２０１１收稿日期：２００９－０９－２８．浙江大学学报（工学版）网址：ｗｗｗ．ｊｏｕｒｎａｌｓ．ｚｊｕ．ｅｄｕ．ｃｎ／ｅｎｇ基金项目：浙江省科技计划资助项目（２００５Ｃ３１００１）．作者简介：李鉴庭（１９８６－），男，广东深圳人，硕士生，从事无线宽带网络通信与信息处理研究．Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｊｔｓｚｓｙ＠ｚｊｕ．ｅｄｕ．ｃｎ通信联系人：金心宇，男，教授，博导．Ｅ－ｍａｉｌ：ｊｉｎｘｙ＠ｚｊｕ．ｅｄｕ．ｃｎＤＯＩ：１０．３７８５／ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－９７３Ｘ．２０１１．０１．００７基于无线多媒体传感器网络的目标定位方法李鉴庭，金心宇，唐 军，张 昱（浙江大学信息与电子工程学系，浙江杭州３１００２７）摘 要：根据无线多媒体传感器网络（ＷＭＳＮ）多节点合作处理的特点，提出简化定标场景的单节点和双节点目标定位方法．通过使用带颜色的辅助定标物标定特殊点位置，采用ＣａｍＳｈｉｆｔ算法实现辅助标定物的颜色追踪，获得特殊点的像素坐标．利用节点监控区域特殊点的位置坐标获取摄像机的参数矩阵，通过布置２个具有平移特性的节点，获取运动目标的三维坐标．实验表明，单节点平面定位最大误差为１２．１６ｃｍ，双节点平面定位最大误差为１３．６９ｃｍ，双节点高度定位误差为３～５ｃｍ．通过观察二维平面误差曲面，大多数节点的定位误差能够满足无线多媒体传感器网络目标跟踪的需要，算法复杂度低，实现过程简单．关键词：无线多媒体传感器网络（ＷＭＳＮ）；目标定位；摄像头定标；Ｃａｍｓｈｉｆｔ算法中图分类号：ＴＰ ３９３ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００８－９７３Ｘ（２０１１）０１－００４５－０５Ｔａｒｇｅｔ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ ｓｅｎｓｏｒ ｎｅｔｗｏｒｋＬＩ Ｊｉａｎ－ｔｉｎｇ，ＪＩＮ Ｘｉｎ－ｙｕ，ＴＡＮＧ Ｊｕｎ，ＺＨＡＮＧ Ｙｕ（Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｚｈｅｊｉａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００２７，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａ ｓｉｎｇｌｅ ｎｏｄｅ ａｎｄ ｄｏｕｂｌｅ ｎｏｄｅｓ ｔａｒｇｅｔ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｕｓｅｄ ｉｎ ｓｉｍｐｌｉｆｉｅｄ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ ｓｃｅｎｅｓｗａｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ ｓｅｎｓｏｒ ｎｅｔｗｏｒｋ（ＷＭＳＮ）ｔｏ ｄｅａｌ ｗｉｔｈｍｕｌｔｉ－ｎｏｄｅ ｃｏｏｐｅｒａｔｉｏｎ．Ｔｈｅ ｐｉｘｅｌ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ ｏｆ ｔｈｅ ｓｐｅｃｉａｌ ｐｏｉｎｔ ｗａｓ ｇａｉｎｅｄ ｔｈｒｏｕｇｈ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ａｕｘｉｌｉａｒｙｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ ｏｂｊｅｃｔ ｗｉｔｈ ｃｏｌｏｒ ｔｏ ｍａｒｋ ｔｈｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎ ｏｆ ｓｐｅｃｉａｌ ｎｏｄｅ ａｎｄ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ Ｃａｍｓｈｉｆｔ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｔｏ ｔｒａｃｅｔｈｅ ｃｏｌｏｒ ｏｆ ａｕｘｉｌｉａｒｙ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ ｏｂｊｅｃｔ．Ｔｈｅ ｌｏｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｐｅｃｉａｌ ｎｏｄｅ ｉｎ ｍｏｎｉｔｏｒ ａｒｅａ ｗａｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｏｂｔａｉｎ ｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｏｆ ｔｈｅ ｃａｍｅｒａ ｍａｔｒｉｘ．Ｔｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ ｏｆ ｍｏｖｉｎｇ ｔａｒｇｅｔｓ ｗｅｒｅ ｏｂｔａｉｎｅｄ ｔｈｒｏｕｇｈａｒｒａｎｇｉｎｇ ｔｏｗ ｎｏｄｅｓ ｗｈｉｃｈ ｈａｖｅ ｔｈｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｏｆ ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｌａｒ－ｇｅｓｔ ｅｒｒｏｒ ｏｆ ｓｉｎｇｌｅ ｎｏｄｅ ｐｌａｎｅ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ｗａｓ １２．１６ｃｍ，ｔｈｅ ｌａｒｇｅｓｔ ｅｒｒｏｒ ｏｆ ｄｏｕｂｌｅ ｎｏｄｅｓ ｐｌａｎｅ ｌｏｃａｌｉｚａ－ｔｉｏｎ ｗａｓ １３．６９ｃｍ，ａｎｄ ｔｈｅ ｅｒｒｏｒ ｏｆ ｄｏｕｂｌｅ ｎｏｄｅｓ ｈｅｉｇｈｔ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ｗａｓ ３－５ｃｍ．Ｔｈｅ ｅｒｒｏｒ ｓｕｒｆａｃｅ ｏｆ ｔｗｏ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｐｌａｎｅ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ｅｒｒｏｒ ｏｆ ｔｈｅ ｍｏｓｔ ｎｏｄｅｓ ｃａｎ ｍｅｅｔ ｔｈｅ ｎｅｅｄｓ ｏｆ ＷＭＳＮ ｔａｒｇｅｔｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｌｏｗ ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ ａｎｄ ｓｉｍｐｌｅ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ．Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ ｓｅｎｓｏｒ ｎｅｔｗｏｒｋ（ＷＭＳＮ）；ｔａｒｇｅｔ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ；ｃａｍｅｒａ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ；Ｃａｍ－ｓｈｉｆｔ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ 无线多媒体传感器网络（ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａｓｅｎｓｏｒ ｎｅｔｗｏｒｋ，ＷＭＳＮ）［１］是在传统的无线传感器网络中加入音视频等多媒体应用的新型传感器网络，在多媒体监控网络、智能交通、环境监测、工业控制等领域中具有广泛的应用．由于摄像机是ＷＭＳＮ节点中最重要的传感器件，研究ＷＭＳＮ的摄像机定标与目标定位算法具有重要意义．在机器视觉领域中基于摄像机的目标定位已有深入的研究，目标定位的精确度直接影响机器人动作的准确性，一般采用双目视觉［２］进行目标定位，摄像机的定标采用矩形板［３］进行摄像机内、外参数的估计．在ＷＭＳＮ的目标定位应用中，摄像机的监控范围有限，定位精度要求不高，目标定位算法不能过于复杂，因此在传统机器视觉中的目标定位算法不能直接应用于ＷＭＳＮ节点．施工简便的摄像机定标方法以及多节点通过合作通信方式进行目标定位的方法是研究的重点及难点．本文根据ＷＭＳＮ的特点，提出一种简化场景下的摄像机定标算法，通过Ｃａｍｓｈｉｆｔ［４－５］算法跟踪带颜色的普通传感器节点，根据追踪到的普通传感器节点的像素坐标以及世界坐标，计算摄像机的内、外参数．本文基于定标算法实现了在单节点监控区域及双节点监控区域内的目标定位算法，给出单节点目标定位及双节点目标定位的实验数据，对比了在传统机器视觉中采用直接线性变换进行摄像机定标的目标定位算法［６］，实验证明，新算法克服了传统目标定位算法时间复杂度高、选取关键点较多、关键点坐标获取不方便的缺点．１ 摄像机定标模型根据成像原理［７］可以计算实际物体尺寸与像平面成像尺寸的对应关系，设（ｕ０，ｖ０）为图像中心点像素坐标，ｋｘ、ｋｙ为ｘ、ｙ方向的比例因子，分别表示每一个像素在ｘ、ｙ轴的物理尺寸．ｚｓｕｖ熿燀燄燅１＝ａｘ１ ｘ００ａｙｙ０熿燀燄燅０ ０ １１ ０ ０ ００ １ ０ ０熿燀燄燅０ ０ １ ０ｘｓｙｓｚｓ熿燀燄燅１＝ Ｋ［Ｉ３｜０３］．（１）式中：ａｘ＝ｆｋｘ、ａｙ＝ｆｋｙ为ｘ、ｙ方向的像素单位焦距，（ｕ０，ｖ０）为中心点的像素，Ｉ３为３×３的单位矩阵，０３为３×１的零矩阵，Ｋ为定标矩阵．在成像分析中所有点的坐标均为摄像机坐标系．为了描述摄像机的位置，必须选择世界坐标系描述摄像机的坐标．假设Ｏ点是世界坐标系的原点，Ｍ点的世界坐标系坐标为（Ｘｓ，Ｙｓ，Ｚｓ），摄像机坐标系的坐标为（ｘｓ，ｙｓ，ｚｓ），则）Ｒ＝ＩｉＩｊＩｋＪｉＪｊＪｋＫｉＫｊＫ熿燀燄燅ｋ，（３）其中Ｉｉ、Ｊｉ和Ｋｉ分别为单位矢量Ｉ、Ｊ、Ｋ在坐标ｘ、ｙ、ｚ上的投影．由式（１）和（２）得到 ｚｓｕｖ熿燀燄燅１＝Ｋ Ｉ３｜０［］３Ｒ－Ｒ珟Ｃ０Ｔ３［］１ＸｓＹｓＺｓ熿燀燄燅１．（４）２ ＷＭＳＮ节点定标以及目标定位算法２．１ ＷＭＳＮ与计算机视觉定标的差异ＷＭＳＮ的目标定位与计算机视觉的定标在应用环境中有很大的不同，主要区别如下：１）计算机视觉定标需要高的定标精度，ＷＭＳＮ对目标定位精度要求不高．２）计算机视觉的观察范围很大，摄像机视角可能是平视或者仰视；ＷＭＳＮ的节点监控范围与距离有限，监控距离在几十米范围以内，摄像头视角为斜向下［８］．３）ＷＭＳＮ的节点目标跟踪的对象大部分是人、车辆等紧贴地面运动的物体［８］．４）计算机视觉的摄像机内、外参数经常改变，需要经常对摄像机进行定标；ＷＭＳＮ的节点在完成定标后，内、外参数在较长的时间内不会改变．从这几个特点出发，ＷＭＳＮ摄像机的目标定位算法有以下特点：１）对算法复杂度的高低没有太大的要求；２）需要充分利用监控场景，如在有限的监控区间内导致摄像头应斜向下、监控目标在地面运动等特点，可以对现有的定标算法进行简化，便于实现；３）由于ＷＭＳＮ的网络特性，在网络中除了视频传感器节点以外，还有一般的普通传感器，可以利用普通传感器节点实现报告视频传感器节点在世界坐标系中的位置．２．２ 单节点定标算法单节点定标算法对监控区域和对象有一定的限制，包括以下３个方面：１）监测区域有限，并且在监测区域内地面近似于平面；２）所有摄像头的高度相对于监控平面为固定值；３）运动物体在地上运动．如图１所示为斜向下近距离摄像头的监控示意图，具体定标算法如下．１）在摄像机中标出中心像素点（ｕ０，ｖ０），通过观察找出（ｕ０，ｖ０）所对应的地面位置Ｏ１，世界坐标系的坐标为（Ｘ１，Ｙ１，０），摄像机坐标系的坐标为（ｘ１，ｙ１，ｚ１）．在Ｏ１设置一个定标辅助物，可以得到ｚ１与摄像机的斜角θ＝ａｒｃｃｏｓ（ＺＣ／ｚ１）．６４浙 江 大 学 学 报（工学版） 第４５卷 烍烌烎．（７）式中：Ｒ为旋转矩阵，此时Ｒ的解有２种情况，分别是两坐标系存在平行坐标轴以及不存在平行坐标轴．由于两坐标系存在平行坐标轴的情况较少出现，只考虑世界坐标系与摄像机坐标系不存在平行坐标轴的情况，此时方程的解如下所示：Ｉｉ＝ｄ２３（Ｙ２－Ｙ１）Ｘ２－Ｘ１Ｙ３－Ｙ１－Ｘ３－Ｘ１Ｙ２－Ｙ１，Ｉｊ＝ｄ２４（Ｙ２－Ｙ３）Ｘ２－Ｘ１Ｙ３－Ｙ１－Ｘ３－Ｘ１Ｙ２－Ｙ１，Ｉｋ＝（ｚ４－ｚ１）（Ｙ３－Ｙ２）（Ｘ２－Ｘ１）（Ｙ３－Ｙ１）－（Ｘ３－Ｘ１）（Ｙ２－Ｙ１），Ｊｉ＝ｄ２３（Ｘ２－Ｘ１）（Ｙ２－Ｙ１）（Ｘ３－Ｘ１）－（Ｙ３－Ｙ１）（Ｘ２－Ｘ１），Ｊｊ＝ｄ２４（Ｘ２－Ｘ３）（Ｙ２－Ｙ１）（Ｘ３－Ｘ１）－（Ｙ３－Ｙ１）（Ｘ２－Ｘ１），Ｊｋ＝（ｚ４－ｚ１）（Ｘ３－Ｘ２）Ｙ２－Ｙ１Ｘ３－Ｘ１－Ｙ３－Ｙ１Ｘ２－Ｘ１，Ｋｉ［＝ｄ２３（Ｙ２－Ｙ１）（Ｘ１－ＸＣ）Ｘ２－Ｘ１Ｙ３－Ｙ１－Ｘ３－Ｘ１Ｙ２－Ｙ１＋ ｄ２３（Ｘ２－Ｘ１）（Ｙ１－ＹＣ）（Ｙ２－Ｙ１）（Ｘ３－Ｘ１）－（Ｙ３－Ｙ１）（Ｘ２－Ｘ１］）ＺＣ，Ｋｊ＝２１３１３１２１ ｄ２４（Ｘ２－Ｘ３）（Ｙ１－ＹＣ）（Ｙ２－Ｙ１）（Ｘ３－Ｘ１）－（Ｙ３－Ｙ１）（Ｘ２－Ｘ１］）ＺＣ，Ｋｋ［＝（ｚ４－ｚ１）（Ｙ３－Ｙ２）（Ｘ１－ＸＣ）（Ｘ２－Ｘ１）（Ｙ３－Ｙ１）－（Ｘ３－Ｘ１）（Ｙ２－Ｙ１）＋ （ｚ４－ｚ１）（Ｘ３－Ｘ２）（Ｙ１－ＹＣ）Ｙ２－Ｙ１Ｘ３－Ｘ１－Ｙ３－Ｙ１Ｘ２－Ｘ１］ＺＣ．３）将Ｏ３的像素坐标以及摄像机坐标代入式（１），可得αｘ＝（ｕ０－ｕ３）ｚ４ｄ２３，αｙ＝（ｖ０－ｖ３）ｚ４ｄ２４烍烌烎．（８）４）在确定摄像机内、外参数后，可以求解摄像机图像中任意点（ｕｐ，ｖｐ）的空间坐标．假设像素（ｕｐ，ｖｐ）对应的实际空间点为ｐ，过ｐ点作垂直于光轴的平面ｓ．ｓ与摄像机的距离为ｚｐ，则可建立方程：ｚｐｕｐｖｐ熿燀燄燅１＝ａｘ０ｕ０００ａｙｖ００ ０ １ ０熿燀燄燅０ＩｉＪｉＫｉＴｘＩｊＪｊＫｊＴｙＩｋＪｋＫｋＴｚ熿燀燄燅０ ０ ０ １ＸｐＹｐＺｐ熿燀燄燅１．（９）式中：Ｔ＝［Ｔｘ，Ｔｙ，Ｔｚ］为平移矩阵，可以由Ｔ＝－ＲＣ获得，其中Ｃ为摄像机在世界坐标系中的坐标向量．求解式（９）可得，当ＩｊＪｉ－ＩｉＪｉ≠０，ＪｊＩｉ－ＩｊＪｉ≠０时ｐ点的世界坐标系坐标：Ｘｐ＝［（ＩｊＪｉ－ＩｉＪｊ）ＸＣ＋（ＫｊＪｉ－ＫｉＪｉ）× ＺＣ－（Ｊｊｘｓ－Ｊｉｙｓ）］／（ＩｊＪｉ－ＩｉＪｉ），Ｙｐ＝［（ＩｉＪｊ－ＩｊＪｉ）ＹＣ＋（ＫｊＩｉ－ＫｉＩｊ）× ＺＣ－（Ｉｊｘｓ－Ｉｉｙｓ）］／（ＪｊＩｉ－ＩｊＪｉ），Ｚｐ＝０烍烌烎．（１０）２．３ 双节点目标定位算法单节点定标算法在假设目标在地面运动的情况下实现了单节点的目标定位．在实际应用中，物体有可能不在地面上运动或者地面不平坦，若应用单节点定标算法，则会存在很大的误差，因此采用双节点定位算法．双节点定位算法不要求物体在地面运动，但要求摄像机是同一型号，内部参数范围一致．在对运动目标进行定位之前，对双节点的摄像机进行定标．首先对Ｓ１按照单节点定位方法的步骤进行定标，利用辅助定标物记录Ｏ１、Ｏ２、Ｏ３和Ｏ５的位置．然后将Ｓ２安装在Ｓ１的平移位置，调节Ｓ２的倾角、焦距等参数，控制Ｓ２摄像机与Ｓ１具有接近的Ｏ１、Ｏ２、Ｏ３和Ｏ５．由于摄像机是同一个型号，由单节点定标过程可知，此时２个摄像机的内部参数和外部参数基本一致．最后平移Ｓ２，对Ｓ２再进行一次定标，使得Ｓ２在保持与Ｓ１具有相同内部参数的同时，外部参数发生改变．在完成内、外部参数的定标后，基于双节点的目７４第１期李鉴庭，等：基于无线多媒体传感器网络的目标定位方法标定位如图２所示．假设Ｓ１与平移后的Ｓ２坐标分别为Ｓ１（ｘ１，ｙ１，ｈ）和Ｓ２（ｘ２，ｙ２，ｈ），Ｓ１与Ｓ２的间距为ｄ．在运动目标出现后，落在２个摄像机的重叠区域内，目标的位置坐标为ｐｔ（ｘｔ，ｙｔ，ｈｔ），均为未知量．２个传感器节点分别通过单节点目标定位方法得到运动目标在世界坐标系中的坐标位置，分别为Ｓ４（ｘ４，ｙ４，０）和Ｓ３（ｘ３，ｙ３，０）．ｄ′，ｙｔ＝ｄｙ４＋ｄ′ｙ１ｄ＋ｄ′，ｈｔ＝ｄ′ｄ＋ｄ′ｈ烍烌烎．（１１）３ ＷＭＳＮ单节点与双节点目标定位算法性能 采用ＬＥＮＯＶＯ ＴｈｉｎｋＰａｄ Ｘ２００，笔记本自带摄像机，在Ｗｉｎｄｏｗｓ ＸＰ平台上使用ＯｐｅｎＣＶ［９］库中的Ｃａｍｓｈｉｆｔ算法对目标进行跟踪，采用ｈｔ＝０ｃｍ单节点定位算法以及ｈｔ＝２９ｃｍ双节点定位算法进行实验．面，如图４所示．其中ｘ坐标与ｙ坐标所对应的点分图４ 当ｈｔ＝０ｃｍ时二维平面误差曲面Ｆｉｇ．４ Ｅｒｒｏｒ ｓｕｒｆａｃｅ ｏｆ ｔｗｏ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｗｈｅｎ ｈｔ＝０ｃｍ别表示目标放置的实际平面坐标，ｚ坐标表示从图像中计算出来的位置坐标与实际坐标的直线距离．由图４可知，摄像机在摄像边缘处误差曲面坡度较大，在摄像中间区域内误差曲面较平滑，这是由于未考虑摄像机在成像过程中的畸变，导致在摄像边缘处误差突然变大．图４表明，单节点的目标定位算法的误差为３～１３ｃｍ，其中摄像中间区域误差曲面较平滑．当ｈｔ＝０时，可以较好地完成运动目标的定位．同理，由图５可得双节点目标定位的二维平面误差曲面，如图６所示．由表１可知，基于２个无线视频传感器节点的二维平面定位误差为９．００～１３．６９ｃｍ．在靠近摄像机的最远端误差比较大，这是因为定位方法为了降低算法的复杂度，没有考虑摄像机在成像过程中的畸变．在对目标的高度测试误差数据如图７所示，误差数据和ｘ、ｙ轴上的误差呈现一样的分布，图像中图６ 当ｈｔ＝２９ｃｍ时二维平面误差曲面Ｆｉｇ．６ Ｅｒｒｏｒ ｓｕｒｆａｃｅ ｏｆ ｔｗｏ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｗｈｅｎ ｈｔ＝２９ｃｍ８４浙 江 大 学 学 报（工学版） 第４５卷 表１ 双节点目标定位的误差Ｔａｂ．１ Ｅｒｒｏｒ ｏｆ ｄｏｕｂｌｅ ｎｏｄｅ ｔａｒｇｅｔ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ｃｍ位置编号实际坐标ｘ轴ｙ轴测试坐标ｘ轴ｙ轴误差１ ３４．００ ０ ２５．４１－２．６９ ９．００２ ８５．５３ ４６．８ ７８．１１ ５５．２９ １１．２７３ １０４．００ ０ １１７．１１－３．９４ １３．６９４ ８５．５３－４６．８ ９６．２５－４５．７８ １０．７６。
被动多传感器目标跟踪方法研究
被动多传感器目标跟踪方法研究多传感器目标跟踪是使用多个传感器（如雷达、摄像机、红外传感器等）来获取目标的信息，并将这些信息融合在一起，以实现对目标的精确跟踪。
被动多传感器目标跟踪方法主要指的是使用不主动发射信号的被动传感器进行目标跟踪的方法。
在这篇文章中，将探讨被动多传感器目标跟踪的方法研究。
首先，传感器的信息融合是被动多传感器目标跟踪的核心问题。
传感器的信息融合可以通过使用贝叶斯滤波器实现，如卡尔曼滤波器和粒子滤波器等。
这些滤波器可以将多个传感器获取到的信息进行融合，并输出目标状态的概率分布。
此外，还可以使用相关过滤器来进行目标跟踪，该过滤器通过计算传感器输出与目标状态之间的相关性来实现目标跟踪。
其次，多传感器的数据关联问题也是被动多传感器目标跟踪中的关键问题。
数据关联的问题是指如何将来自不同传感器的目标观测进行匹配，以正确识别和跟踪目标。
为了解决这个问题，可以使用基于概率的匹配方法，如最大后验概率方法和贝叶斯方法等。
此外，还可以使用多假设跟踪方法来处理数据关联问题，该方法可以通过同时跟踪多个可能的数据关联来提高目标跟踪的准确性。
另外，多传感器的定位精度是被动多传感器目标跟踪中的重要问题。
传感器的定位精度取决于传感器的性能和传感器之间的相对位置。
为了提高定位精度，可以使用多传感器定位方法来进行目标定位。
多传感器定位方法可以通过使用多个传感器的观测信息来提高目标定位的准确性。
例如，可以使用多传感器测角方案来提高目标的方位角测量精度，或者可以使用多传感器距离测量方案来提高目标的距离测量精度。
综上所述，被动多传感器目标跟踪方法在目标跟踪领域具有广泛的应用前景。
通过有效融合多个传感器的信息，可以提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。
未来，可以进一步研究和改进被动多传感器目标跟踪方法，以适应复杂环境和实际应用需求。
2011年第41卷总目次
固体超强酸Ｓ ： ＺＯ 催化合成环己酮甘油缩酮……………………………… 尚倩倩 Ｏ 一 ｒ： ／
活性炭选 择性催化还原 Ｎ ………………… ……………………… 汪小蕾 Ｏ 朴桂林
刘 群 肖国民 （４ ） １ ０
谢 浩 赵晓媛 （４ ） １５
岸坡特定 生态系统对河渠微型生物群落的影响 …… …………………………………… 吴义锋 吕锡 武 （ ５ ） １０
夏春和 吕良双 胡 俊 顺 （４ ） ２ ７
陈根 才 王 琦 晖 （５ ） ２２ 袁 占亭 马建峰 （５ ） ２ ８ 冯 涛
多媒体传感器 网络 中被动 目标定位算法 ………………… 张
波
罗海 勇 胡广大
刘冀伟 赵 望 龚
方 （６ ２ ６）
异构 Ｃ Ｄ协 同设计 中的一维拓扑元素匹配方法 ……………………………… 李小霞 Ａ
王汝传
庸
黄海平 沙
黄世 平 黄
…………………… 于利 东 陈
鸣 陈文洁 白华利 （ ８ ２ ５）
帆 （９ ２ ０）
基于任务依赖关系 的群体感知模型 ………………………………… 李建 国 汤
分布式 自组织 网络动态功率控制机制的研 究与实 现 ……………… 李 勇 匡坤 高 王 基于 Ｐ ＭＬ及 Ｈ Ｄ Ｅ的物联 网异构信息集成处理模型 ……………………… 王 ＥＧ 桐
苹果片超声波预干燥传质过程试验研究 …………………… ………………… 赵
李骏扬 费树岷 （ １ ） １３ 杨林军 辛成运 （ １ ） １８
施明恒 （ ２ ） １４
斌
芳 陈振乾
生物油／ 生物柴油混合燃料 的热稳定性 …………………………………… 仲 兆平 姜 小祥 Ｎ ｏ ｏＥｌ （ ２ ） ａｋ ｌｓ １９ ｉ Ｍｎ Ｗ 催化剂上 甲烷氧化偶联 反应机 理的 Ｍｏ ｔ Ｃ ｒ 模 拟 ………………… 倪 嵩波 黄 凯 傅淑 霞 （ ３ ） ／ ｎｅ ａ ｏ ｌ １４
无线传感网络中的目标追踪与定位算法研究
无线传感网络中的目标追踪与定位算法研究无线传感网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）是由大量分散部署的无线传感器节点组成的网络系统，可以用于各种监测和控制任务。
其中的目标追踪与定位算法是WSN中的研究热点之一。
目标追踪与定位是WSN中的基础问题，其核心是通过无线传感器节点感知目标的位置信息，并将其准确地定位。
目标追踪主要涉及目标在移动过程中的位置跟踪，而定位则是指在目标位置未知情况下根据传感器节点的信息推算目标位置。
近年来，针对目标追踪与定位问题，研究者们提出了一系列的算法。
其中，最常用的方法之一是基于距离测量的三角定位算法。
该算法通过测量节点与目标之间的距离，并利用节点之间的距离信息进行三角定位计算，进而推算出目标的位置。
该方法简单易行，但对节点的位置布局有一定要求，且在多目标或密集目标情况下效果欠佳。
除了三角定位算法，还有一类基于测量模型的目标追踪与定位算法。
该算法通过节点测量目标的某些属性（比如速度、方向等），利用模型预测目标的位置。
这种方法不依赖于节点的位置布局，适用于复杂环境下的目标追踪与定位，但在目标运动模式复杂或多目标情况下可能存在困难。
此外，还有一种基于区域划分的目标追踪与定位算法。
该算法根据网络中的拓扑结构将区域划分为若干个子区域，在每个子区域中部署若干个节点进行目标追踪与定位。
该方法可以克服传统算法中的一些问题，如一致的节点布局要求等，但在目标跨区域移动时可能存在连续性问题。
值得一提的是，目标追踪与定位算法的研究中还涉及到多传感器融合、协作定位等技术。
通过融合不同传感器节点的信息或通过节点之间的协作，可以提高目标追踪与定位算法的准确性和稳定性。
例如，可以通过融合加速度传感器和陀螺仪等传感器的数据，实现对目标的姿态估计；或者通过节点之间的相互通信，利用分布式算法实现目标的协作定位。
当然，在实际应用中，目标追踪与定位算法还面临一些挑战。
如传感器节点的能量限制、网络拓扑的变化、传感器误差等。
无线传感器网络中的定位技术与算法优化
无线传感器网络中的定位技术与算法优化近年来，无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）在众多领域得到广泛的应用，如环境监测、智能交通、医疗保健等。
对于无线传感器网络而言，准确的定位技术和优化的定位算法是实现各种应用的关键。
一、无线传感器网络中的定位技术无线传感器网络中的定位技术主要分为基于测距和基于角度两种方法。
1.基于测距的定位技术：基于测距的定位技术利用传感器节点之间的距离信息来实现定位。
常见的测距技术包括全球定位系统（GPS）和无线信号强度指示（RSSI）等。
全球定位系统（GPS）是一种广泛应用于室外环境的定位技术。
它通过接收卫星发射的信号来确定接收器的位置。
然而，GPS在室内和复杂环境中的定位精度受限。
因此，基于测距的定位技术在室内环境的无线传感器网络中应用较少。
无线信号强度指示（RSSI）基于接收到的信号强度来估计节点之间的距离。
通过测量无线信号在传输过程中的衰减程度，可以计算出节点之间的距离。
然而，RSSI受到多径传播等环境因素的干扰，定位精度有限。
2.基于角度的定位技术：基于角度的定位技术通过测量节点之间的角度信息来实现定位。
常见的基于角度的定位技术包括方向导数（DOA）和相对角度测量（RAO）等。
方向导数（DOA）基于节点接收到的信号传播方向来估计节点的位置。
通过测量信号波前到达节点的方向，可以计算出节点的位置。
DOA定位技术准确度较高，但需要节点具备方向感知能力。
相对角度测量（RAO）利用节点之间相对角度的测量值来进行定位。
通过测量不同节点之间的夹角，可以计算出节点位置。
RAO技术相对DOA技术更容易实现，适用于无需高精度定位的应用场景。
二、无线传感器网络中的定位算法优化针对无线传感器网络中的定位问题，研究人员提出了各种定位算法以提高定位精度和效率。
以下为几种常见的定位算法。
1.迭代算法迭代算法通过多次迭代计算来逐步调整节点位置，以减小定位误差。
一种无线传感器网络被动定位方法设计与实现
2008年第22卷第3期测试技术学报V o l.22 N o.3 2008 (总第69期)JOURNAL OF TEST AND M EASURE M ENT TECHNOLOG Y(Sum N o.69)文章编号:167127449(2008)0320269205一种无线传感器网络被动定位方法设计与实现Ξ杨 卫1,杨占伟1,孙东梅2,王永龙1(1.中北大学电子测试技术国家重点实验室,山西太原030051;2.广东工业大学计算机学院,广东广州510006)摘 要: 从无线传感器网络节点自定位出发,分析比较了无线传感器自定位的几种常见定位算法,并给出现有算法存在的问题;在嵌入GPS模块的无线传感器网络汇聚节点上提出一种新的被动定位方法,并在软硬件上得到了实现.与传统的定位方法比较,它避免了无线传感器网络必须在每个节点嵌入GPS模块的同时,能在不增加体积、成本、通信功耗的情况下提供精确的定位位置.关键词: 无线传感器网络;GPS;被动定位中图分类号: T P212 文献标识码:AD esign and I m plem en tation of a Passive L ocalizationM ethod for W ireless Sen sor NetworkYAN G W ei1,YAN G Zhanw ei1,SU N Dongm ei2,W AN G Yonglong1(1.N ati onal Key L abo rato ry fo r E lectron ic M easu rem en t T echno logy,N o rth U n iversity of Ch ina,T aiyuan030051,Ch ina;2.Facu lty of Compu ter,Guangdong U n iversity of T echno logy,Guangzhou510006,Ch ina)Abstract: Several comm on localizati on algo rithm s of w ireless sen so r netw o rk(W SN)w ere analyzed, and the p rob lem s ex isting in them w ere p resen ted.A new localizati on algo rithm based on GPS em bedded in sink node fo r W SN w as p ropo sed,hardw are and softw are i m p lem en tati on w as also p ared w ith the traditi onal localizati on w ays fo r W SN,the m ethod can give p recise locality w ithou t increasing cubage,co st and pow er con sum p ti on.Key words:w ireless sen so r netw o rk;GPS;Passive localizati on0 引 言无线传感器网络(W SN)是由大量的集成了传感、数据采集、处理和无线通信能力的小体积、低成本的传感器节点构成的自组织网络,其目的是协作地感知采集处理和发布网络覆盖的地理区域中被感知对象的信息.无线传感器网络极大增强了监视和控制物理世界的能力,可以在一定范围内放置大密度的分布式传感器来进行定位定向、环境监视、交通管理、空间探测等.对于大多数应用,不知道传感器位置而感知的数据是没有意义的[1].传感器节点必须明确自身位置Ξ收稿日期:2007209213 作者简介:杨卫(19572),男,高级工程师,主要从事动态测试技术研究.才能详细说明“在什么位置或区域发生了特定事件”,实现对外部目标的定位和追踪.实际上在许多应用场合中,位置信息还能被用于改善网络性能.无线传感器网络的许多路由协议都需要节点的定位信息,M ECN 协议和S M ECN 协议都是利用低功耗的GPS 定位系统,通过计算和构建具有最小能量属性的子图实现节能目标[2].总之,无线传感器网络节点的位置信息至关重要,是传感器网络研究的热点问题之一,同时也是传感器网络研究的难题.本文从已有的定位算法出发,提出了一种基于GPS 的无线传感器网络节点的被动定位方法,在避免传感器网络每个节点嵌入GPS 模块高成本、高功耗、大体积等缺点的同时,实现了节点的高精度定位,是一种新的思路、新的尝试.1 节点定位算法分析比较传感器网络中的定位问题是根据定位过程中是否需要测量实际节点间的距离.目前定位算法主要分为基于距离的(range 2based )定位算法和距离无关的(range 2free )定位算法.前者是后者的基础,在随机播撒的区域中有多种方法确定节点的位置.1.1 基于距离的(range 2based )定位算法1.1.1 信号强度(R SS I )测距法已知发射功率,在接收节点测量接收功率,计算传播损耗,使用理论或经验的信号传播模型将传播损耗转化为距离,例如在自由空间中,距发射机d 处的天线接收到的信号强度由公式(1)给出P R (d )=P t G t G r Κ2 (4Π)2d 2L ,(1)式中:P t 为发射机功率;P R (d )为在距离d 处的接收功率;G t ,G r 分别为发射天线和接收天线的增益;d 为距离,m ;L 为与传播无关的系统损耗因子;Κ为波长,m .由式(1)可知,在自由空间中,接收机功率随发射机与接收机距离的平方衰减.这样,通过测量接收信号的强度,再利用式(1)就能计算出收发节点间的大概距离.这种方法在实际应用中测距误差较大.图1 AOA 定位法F ig .1 A ngle of arrival1.1.2 到达角(AOA )定位法到达角定位法通过阵列天线或多个接收器结合来得到相邻节点发送信号的方向,从而构成一根从接收机到发射机的方位线,两根方位线的交点即为未知节点的位置,图1所示为基本的AOA 定位法,未知节点得到与锚节点1和2所构成的角度之后就可以确定自身位置.另外,AOA 信息还可以与TOA ,TDOA 信息一起使用成为混合定位法.采用混合定位法可以得到更高的性能,实现更高的精确度、减小误差、降低对某一种测量参数数量的需求.AOA 定位法的硬件系统设备复杂,并且需要两节点之间存在视距(LO S )传输,因此不太适合用于无线传感器网络定位.1.1.3 时间差(TDOA )测距法[4]通过测量普通声波(或超声波)与无线电信号到达的时间差,根据已知信号的传播速度,直接转换为距离,该技术受到声波(或超声波)传播距离的限制和非视距问题对声波(或超声波)信号传播的影响,不仅需要精确的时钟记录两种信号的到达时间差异,还需要传感器节点同时具备感知两种不同信号的能力.其中超声波定位精度高,但有效距离较短.表1 基于测距的定位方法Tab .1 T he range 2based localizati on app roaches 方法有效距离抗干扰能力硬件实现测距误差R SS I长受电磁干扰大,可穿透障碍物较容易大AOA短要求视距复杂混合应用较小TDOA 较短受多途、混响效应影响,不能穿透障碍物需要(超)声装置的支持较小072测试技术学报2008年第3期1.2 距离无关的(range2free)定位算法与测距无关的定位算法不需要知道未知节点到锚节点的距离或者不需要直接测量此距离,不需要进行此距离的计算,在成本和功耗方面比基于测距的方法具有优势.1.2.1 质心法质心法是南加州大学N irup am a B u lu su等学者提出的一种仅基于网络连通性的室外定位算法,该算法的中心思想是未知节点以所有在其通信范围内的锚节点的几何质心作为自己的估计位置,具体过程为锚节点每隔一段时向邻居节点广播一个信标信号,信号中包含有锚节点自身的I D和位置信息,当未知节点在一段侦听时间内接收到来自锚节点的信标信号数量超过某一个预设的门限后,该节点认为与此锚节点连通,并将自身位置确定为所有与之连通的锚节点所组成的多边形的质心.质心定位算法的最大优点是它非常简单,计算量小,完全基于网络的连通性,但是需要较多的锚节点.1.2.2 基于距离矢量计算跳数的算法(DV2Hop)[5]DV2Hop算法是N icu lescud等人为了避免对节点间距离的直接测量而提出的.该算法的基本思想是,将未知节点到信标节点之间的距离用网络中节点平均每跳距离和到信标节点间的跳数乘积来标识,再使用三角定位来获得节点的位置信息.虽然未知节点通信范围内获得的信标节点数量不多,但采用此方法可以获得通信范围外多个信标节点的估计距离,利用大量的信息获得该节点位置.在网络平均连接度为8,信标节点比例为5%时,算法的定位误差大约是节点射频通信距离的1 3左右.算法有如下的假设:1)每个传感器节点都以相同的固定通信距离r与其邻近节点通信;2)根据以往足够经验,传感器节点的通信距离r大小适中,没有过大也没有过小;3)监测区域中分布一定比例的信标节点(5%).定位算法由3个阶段组成,第一阶段采用防洪广播的形式广播信息;第二阶段求得每个未知节点到信标节点的距离;第三阶段进行三角计算,获得节点的位置坐标.1.2.3 无定形的(Am o rp hou s)算法[3]Am o rp hou s定位算法与DV2Hop算法类似,首先采用与DV2Hop算法类似的方法获得距锚节点的跳数,称为梯度值.未知节点收集邻居节点的梯度值,计算关于某个锚节点的局部梯度平均值.与DV2 Hop算法不同的是,Am o rp hou s算法假定预先知道网络的密度,然后离线计算网络的平均每跳距离,最后当获得3个或更多锚节点的梯度值后,未知节点计算与每个锚节点的距离,并使用三边测量法和最大似然估计法估算自身位置.1.2.4 以三角形内的点近似定位(A P IT)算法在A P IT算法中,一个未知节点从它所有能够与之通信的锚节点中选择3个节点,将某个节点可能的位置区域覆盖的、取各个部分的公共区域对节点进行估计.在这种算法中,被定位节点首先比较零件节点与参考节点的通信关系,然后判断自身位置是否处于多个参考点所围成的三角形内,最后取这些三角形的公共区域作为节点位置的估计.A P IT算法比较简单,但精确度受节点密度影响很大,并要求有较多的参考点.表2 与测距无关的定位方法Tab.2 T he range2free po siti oning app roaches方法特点硬件实现定位精度质心法可以实现分布式计算,便于系统扩展,非常简单,计算量小需要大量的锚节点,通信开销较小一般DV2Hop 通信开销较大,受节点密度、地理位置影响大大密度的节点支撑,通信开销大良好Amo rphous 要求节点通信半径已知和高的网络连通性算法较复杂,通信开销大良好,与节点密度关系大A P IT算法比较简单要较多的参考点良好,与节点密度有关172(总第69期)一种无线传感器网络被动定位方法的设计与实现(杨 卫等)2 基于GPS 的无线传感器网络被动定位及实现2.1 被动定位方法的设计从表1、表2可以看出,每一种定位方法都有自身的适用条件,例如锚节点要求高、视距、精度低、通信损耗大等问题.对于无线传感器网络还存在以下技术挑战[2]:1)减少节点定位带来的开销;2)复杂的算法可以提高精度,但是无线传感器网络的节点能量有限,需要高能耗的支持.3)各个算法受到自己使用条件的限制.笔者根据系统项目实际要求,设计了一种基于GPS 的被动定位方法.所谓被动定位就是利用嵌入在无线传感器网络汇聚节点(Sink )的GPS 模块对所布撒的节点(sen so r node )进行定位,也就是说无线传感器网络中每个节点都是利用汇聚节点中的GPS 接收机进行定位,并由汇聚节点将GPS 定位信息无线传输到每个对应的无线传感器网络节点当中去.具体实现步骤如下:第一步:打开汇聚节点和嵌入的GPS 模块,等待启动完成,将GPS 天线(即GPS 定位位置)放置在节点要布置的位置;第二步:通过汇聚节点按键,将实时定位信息存储到汇聚节点存储单元当中;第三步:打开要布撒的网络节点,放置到GPS 已测定布置的位置(即天线位置);第四步:通过汇聚节点按键,发送所存储的GPS 定位位置到当前布撒的无线传感器网络节点中,完成第一个网络节点的外部被动定位,依次对其它节点进行定位.2.2 被动定位系统的软硬件设计及实现被动定位系统主要是对汇聚节点的设计.无线网络模块选用了JENN I C 公司提供的JN 5121无线传感器网络套件,它内部集成32位的控制器,并提供了丰富的外围芯片接口,汇聚节点通过串口与GPS 模块连接,按键和L CD 为人机接口,系统结构如图2所示.按键由定位键、记录键、节点编号键组成,用来完成对节点的定位;L CD 主要显示定位信息、网络拓扑结构等.2.3 工作流程系统的软件工作流程如图3所示.先将汇聚节点及嵌入的GPS接收机开机,GPS 启动并开始接收定位信息,在L CD 上显示,然后汇聚节点处理器等待节点加入中断消息和按键扫描.当有按键或中断消息来的时候,系统根据相应的类型执行相应的程序.当打开第一个布撒节点,汇聚节点L CD 上将显示加入节点地址及节点号(I D ).记录按键产生时,汇聚节点控制器将当前GPS 定位位置存储到控制器的EEPROM 中,然后当定位键按下时,此位置信息将根据节点的地址发送至对应节点中,当对应的节点收到此位置信息时,存储此位置信息,并把它当作自己的地理位置坐标,这样就完成了GPS 对无线传感器网络节点的被动定位.2.4 实验结果采用高精度GPS 接收机,利用JN 5121网络模块进行实验,完成了对无线传感器网络6个节点的定272测试技术学报2008年第3期位,根据所得GPS 经纬度进行距离计算,与所测量相比,结果显示其单点相对网域的定位精度小于米级.与其它定位方法相比,有明显的优点.节点定位实验示意图如图4所示,实验结果见表3.图4 实验示意图F ig .4 T he schem atic diagram 表3 实验结果Tab .3 R esult of experi m ent 定位点1-21-34-14-24-3定位距离 m25.02851.04230.3938.5257.41实际距离 m25.050.030.039.0558.31误差 m0.0281.0420.390.530.903 结 论利用外部GPS 实现无线传感器网络节点的被动定位,这种方法兼备了GPS 的高精度定位,又避免了嵌入GPS 的许多缺点,这种方法可以广泛的应用于节点要求精度高、人工布撒的传感器网络中.本文的主要贡献有以下4点:1)GPS 高精度定位成功地应用到无线传感器网络中,在避免了在每个节点嵌入GPS 模块带来的高功耗、高成本、大体积等弊端的同时实现了无线传感器网络节点的定位.2)减少了系统每个节点定位算法运行时产生的能耗和时耗.3)利用高精度GPS 能得到高精度定位,提高了全系统的定位精度.4)当对大量节点进行布撒时,利用此方法对锚节点进行定位,也是一种很好的尝试.参考文献:[1] R abacy J J ,Amm er M J ,D a Silva J r .J L ,Patel D ,Roundy S .P ico rodi o suppo rts ad hoc u ltra 2low pow er w irelessnetw o rk ing [J ].Compu ter ,2000,33(7):42248.[2] 于海斌,曾鹏.智能无线传感器网络系统[M ].北京:科学出版社,2006:1652173.[3] 周正.无线传感器网络节点自定位技术[J ].中兴通讯技术,2005,11(4):51255.Zhou Zheng .Self 2localizati on techno logies fo r w ireless sen so r netw o rk nodes [J ].Zte Comm un icati on s ,2005,11(4):51254.(in Ch inese )[4] 王福豹,史龙,任丰原.无线传感器网络中的自身定位系统和算法[J ].软件学报,2005,16(5):8582859.W ang Fubao ,Sh i L ong ,R en Fengyuan .Self 2localizati on system s and algo rithm s fo r w ireless sen so r netw o rk s [J ].Jou rnal of Softw are ,2005,16(5):8582859.(in Ch inese )[5] 李道远,王义发,黎洪生.基于改进DV 2Hop 算法的无线传感器网络节点定位[J ].武汉理工大学学报,2007,29(4):51253.L i D aoyuan ,W ang Y ifa ,L i Hongsheng .R esearch on netw o rk node 2po siti on ing of w ireless sen so r based on refined DV 2Hop algo rithm [J ].Jou rnal of W U T ,2007,29(4):51253.(in Ch inese )372(总第69期)一种无线传感器网络被动定位方法的设计与实现(杨 卫等)。
被动式定位系统下目标跟踪算法设计
被动式定位系统下目标跟踪算法设计随着科技进步，现代技术中大量使用到了被动式定位系统，如雷达、红外感应器等。
在这些定位系统中，目标跟踪算法设计是其中一个重要的研究课题。
目标跟踪算法的设计方案将直接影响到系统的性能和精度，因此，如何在被动式定位系统下设计高精度的目标跟踪算法已成为研究者们研究的重点。
本文将从定位系统、目标跟踪的基础知识和一些典型算法等方面进行深入探讨。
一、定位系统被动式定位系统是一种主动探测目标位置的系统，通常包括雷达、红外、光电等多种类型。
在目标跟踪算法设计中，不同类型的被动式定位系统有其独特的特征和适用范围，因此初步了解、分辨不同定位系统的特点至关重要。
雷达系统是一种测量目标位置的最常见方式。
雷达通过探测工作频段内传播的电磁波，以测量与目标的距离、角度、速度等信息。
雷达系统通常运用在监视、导航、目标跟踪等领域中。
红外系统是一种使用红外波段测量目标温度、位置、大小的被动式定位系统。
红外系统可在红外光谱区进行探测、目标跟踪和识别。
红外系统通常被运用在导航、侦察等领域中。
光电系统是一种测量、定位、跟踪以及认识光信号的系统。
光电传感器通过探测来自目标的光信号来获取目标的位置、大小等信息。
光电系统通常被使用在机器视觉、军事导航和航天等领域中。
二、目标跟踪基础知识目标跟踪算法，是一种通过对一定时空分辨率内被动式定位系统的观察来识别和确定目标运动状态的技术方法。
目标跟踪的基本问题是预测目标未来移动状态，并通过有效策略来减少跟丢或错误跟踪的情况。
目标运动状态估计可通过从连续帧图像中提取特征来实现。
常用的目标特征包括目标轮廓、色彩、亮度等信息，可以应用到目标跟踪的算法中。
传统的目标跟踪算法主要包括卡尔曼滤波、粒子滤波算法等。
卡尔曼滤波算法是一种基于贝叶斯概率理论的迭代算法，可用于估计目标的状态。
该算法采用线性高斯模型来描述目标的运动状态，并将跟踪目标的状态和估计值进行单一的方程计算。
粒子滤波算法是一种连续概率分布函数估计的算法，通过对跟踪目标的观察来进行估计。
多传感器融合定位系统设计与实现
多传感器融合定位系统设计与实现随着科技的进步和社会的发展，定位技术在日常生活和工业生产中变得越来越重要。
而传感器是实现定位的关键设备之一，通过多传感器融合技术可以实现更准确和可靠的定位系统。
本文将介绍多传感器融合定位系统的设计原理和实现方法。
一、多传感器融合定位系统的设计原理多传感器融合定位系统的设计原理基于以下几个关键概念：传感器选择、传感器数据融合和定位算法。
1. 传感器选择：多传感器融合定位系统需要选择不同类型的传感器，例如GPS、IMU、激光雷达、相机等。
每个传感器都有其特点和适用的场景，因此在设计系统时需要根据实际需求选择合适的传感器。
2. 传感器数据融合：传感器数据融合指的是将多个传感器采集到的数据进行融合，得到综合的定位结果。
传感器数据融合可以通过传感器融合算法实现，常用的方法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、扩展卡尔曼滤波等。
3. 定位算法：定位算法是多传感器融合定位系统的核心，其目标是根据各个传感器获得的数据，计算出目标的准确位置。
常用的定位算法包括最小二乘法、最大似然估计法、最小化误差法等。
二、多传感器融合定位系统的实现方法多传感器融合定位系统的实现需要经过以下几个步骤：传感器数据采集、传感器数据融合和位置计算。
1. 传感器数据采集：首先需要设计和搭建一个合适的硬件系统来采集各个传感器的数据。
例如，可以使用GPS接收器采集GPS数据，使用加速度计和陀螺仪采集IMU数据，使用摄像头采集图像数据等。
2. 传感器数据融合：在传感器数据融合阶段，需要将各个传感器采集到的数据进行预处理和融合。
预处理包括数据校验、噪声滤波和数据对齐等步骤。
融合算法根据预处理后的数据，通过融合算法得到综合的定位结果。
3. 位置计算：根据融合后的数据，可以进行位置计算。
位置计算可以使用传统的定位算法，如三角测量法、三边测量法等。
也可以使用机器学习方法，如深度学习、卷积神经网络等。
三、多传感器融合定位系统的应用领域多传感器融合定位系统具有广泛的应用领域。
无线智能传感器网络中的目标跟踪算法研究的开题报告
无线智能传感器网络中的目标跟踪算法研究的开题报告一、研究背景及意义随着无线通信与计算机技术的不断发展，智能传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）成为了研究热点之一，该技术已经被广泛应用于智能家居、环境监测、智能交通等领域。
WSN系统由多个节点组成，节点之间可以相互通信，通过自组织的方式实现协同工作。
对于WSN中的目标跟踪问题，其研究意义主要体现在以下方面：1. 提高传感器节点的感知能力。
目标跟踪算法可以提高传感器节点的感知能力，从而实现对目标的精准跟踪。
2. 提高传感器网络的协同工作能力。
目标跟踪算法可以实现节点之间的数据共享和信息协同，进一步提高传感器网络的协同工作能力。
3. 实现智能化的物联网系统。
WSN是物联网系统的重要组成部分，目标跟踪算法可以为物联网系统提供更加智能化的服务。
因此，对于无线智能传感器网络中的目标跟踪算法，其研究具有重要应用价值。
二、研究现状及不足目前，WSN中的目标跟踪算法研究已经取得了不少进展。
传统的目标跟踪算法主要包括Kalman滤波和粒子滤波等，这些算法已经被广泛应用于WSN系统中。
随着WSN的应用场景越来越广泛，一些新的目标跟踪算法也被提出，例如基于深度学习的目标跟踪算法以及协同定位和地图构建算法等。
但是，当前WSN中的目标跟踪算法还存在以下不足：1. 研究成果缺乏实际应用验证。
目前，WSN中的目标跟踪算法研究大多停留在理论探索阶段，缺乏实际应用验证。
这导致一些算法在实际应用中存在很多问题，无法实现预期的效果。
2. 能耗问题。
WSN是一种资源受限的系统，节点的能耗一直是WSN研究中的热点问题。
目标跟踪算法的研究也需要考虑如何降低能耗，以提高系统的使用寿命。
3. 系统安全问题。
WSN的安全问题一直是WSN研究中的热点问题，而目标跟踪算法往往需要传输一定量的数据，因此需要考虑如何保证系统的安全性。
三、研究内容及方法为了解决上述WSN中的目标跟踪算法存在的问题，本研究将从以下几个方面开展研究：1. 设计高效的目标跟踪算法。
物联网中的传感器网络定位算法研究
物联网中的传感器网络定位算法研究一、引言随着物联网的快速发展，传感器网络定位算法成为该领域的热门研究课题。
传感器网络定位涉及通过传感器节点获取目标位置信息的技术和算法，为物联网的应用提供了重要的支持。
本文旨在探讨物联网中的传感器网络定位算法的研究，以及未来的发展方向。
二、传感器网络定位算法概述传感器网络定位算法旨在通过在空间中布置一组传感器节点，获取目标的位置信息。
根据定位节点是否知道自身位置信息，传感器网络定位算法可分为基于节点已知位置和节点位置未知两种类型。
其中，基于节点已知位置的算法依赖于节点的GPS或其他定位技术获得位置信息，而基于节点位置未知的算法则通过测量节点之间的相对位置关系来估计目标位置。
三、传感器网络定位算法分类1. 基于测距的定位算法基于测距的定位算法通过测量传感器节点之间的距离来估计目标位置。
常见的测距方法包括信号强度指示（RSSI）、到达时间差（TOA）、到达时间差的差异（TDOA）等。
这些方法通过计算节点之间的信号传播延迟或强度来确定目标位置。
2. 基于角度的定位算法基于角度的定位算法通过测量节点之间的相对角度来估计目标位置。
常见的角度测量方法包括方位角（AOA）、多普勒效应等。
这些方法通过计算传感器节点之间的角度差异来确定目标位置。
3. 基于贝叶斯滤波的定位算法基于贝叶斯滤波的定位算法包括粒子滤波（Particle Filter）、扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter）等。
这些算法通过利用先验知识和测量数据来估计目标位置，并进行不断的更新和修正，以提高定位的准确性。
四、传感器网络定位算法研究1. 定位算法的精度提升当前的传感器网络定位算法在定位精度上仍存在一定的局限性。
研究人员可以通过优化节点布局、改进测距或角度测量方法，引入更多的环境信息等方式来提高定位算法的精度。
2. 鲁棒性改进传感器网络定位算法在面对环境变化、节点故障或攻击等问题时，往往较为脆弱。
基于遗传算法的多传感器网络中目标定位算法
Ｋｅ ｒ ｓ ｒ ｎ ｅ ｂ ｓ ｄ ｌ ｃ ｉａｉ ｎ ｌ ａ ｔ ｑ ａ ｅ ｇ ｎ ｔ ｌｏ ｉ ｍ；ｏ ａｉａｉ ｎ ｐ ｅ ｉｉｎ ｙ ｗｏ ｄ ： ａ ｇ ａ ｅ ｏ ａ ｚ ｔ ；ｅ ｓ ｌ ｏ ｓ ｕ ｒ ； ｅ ｅ ｉ ａｇ ｒ ｈ ｌ ｃ ｌｚ ｔ ｒ ｃｓｏ ｃ ｔ ｏ
ａ ｄ ｏ ｄ ｒ ｔ ｅ ｒ ｌｔ ｅ ｅ ｒ ｒ ｈ ｃ ａｅ ｄ ｆ ｒ ｎ ｅ ｂ ｔ ｅ ａ ｕ ｅ ｄ ｓａ ｃ ａ ｄ ｔ ｅ ｄ ｓａ ｃ ｆ ｔ ｅ ｉ ｉ ａ ｏ ｉ ｏ ｄ ｎ ｄ ｓ ｎ ｒ ｅ ｓ ｈ ｅａ ｉ ｒ ｓ ｖ ｏ ｗ ｉｈ ｒ ｉ ｅ ｅ ｃ ｅｗｅ ｎ ｍｅ ｓ ｒ ｉｔｎ ｅ ｎ ｈ ｉ ｎ ｅ ｏ ｈ ｎｔ ｐ ｓｔ ｎ ａ ｏ ｅ ， ｉ ｔ ｉ ｌ ｉ ｎ
常的测距数据后 ， 再利用遗传算法对 目标 点进行 定位 。仿真 实验表 明， 该算法 简单 易于 实现 ， 可有效提高定位精度 。
关键词 ： 测距 定位 ； 最小二 乘法； 传算法； 遗 定位精度 ＤＯＩ１ ． ７ ／ｉ ｎ１０ — ３ １ ０ ８１ ． ２ 文章编号 ：０ ２ ８ ３ （ ０ ８ １— １５ ０ 文献标识码 ： 中图分类号 ：Ｎ １． ：０３ ８ ．ｓ ． ２ ８ ３ ． ０ ．６ ３ ７ ｊｓ ０ ２ ０ １０ — ３ １２ ０ ）６ ０ ０ — ３ Ａ Ｔ ９ １１
ａ ｐｉａ ｏ ｓ２ ０ ４ （ ６）１ ５ ０ ． ｎｄ Ａｐ ｌ ｔ ｎ ， ０ ８，４ １ ： ０ －１ ７ ｃｉ
主被动传感器UT-DC目标定位算法
动传感 器信息融合定 位是常用 的２ 种方式 。当传感 器
都 受到严 重干扰 只能获得 目标 的方位量 测时 ， 可 以通 过测 向交 叉定位法进 行 目标定 位和跟踪 “ ， 其中， 文 献［ １ ｌ 】 考 虑 了 目标 到雷达基线 的距 离为常数 的条 件下
２ ０院 学报
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｎａ ｖ ａ ｌ Ａｅ ｒ ｏ ｎ ａ ｕ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ａ ｎ ｄ Ａｓ ｔ ｒ ｏ ｎ ａ ｕ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ
２０１ ５
第３ ０ 卷 第５ 期
的基线 长度 ， 传 感器 １ 能够 获得 目标 的距 离和方 位量 测ｒ 、０ ， 传感 器 ２ 只能获得 目标 的方 位量测为 ０ ， 。２ 部传感 器 的角度 量测 误差 及 主动传感 器 的距 离 量测 误 差相 互 独 立 ， 并 且 服从 均 值 为 ０ 、 方 差 分 别 为
收 稿 日期 ：２ ０ １ ５ ． ０ ６ ． ２ ０ ； 修回 日期 ：２ ０ １ ５ — ０ ８ — １ ０
把 被动 传感 器 的量测 信息 和 主动传感 器 的测量 信 息 进 行融 合 时能否 提高 定位效 果 是实 际应 用 中面临 的
问题 ， 然而， 此方面的研究还鲜见相关 的报道 。
传
图 １ 主被动传感器 目标定位示意图
Ｆ ｉ ｇ ． １ Ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｃ ｈ ｅ ｍａ ｔ ｉ ｃ ｄ ｉ ａ ｇ ｒ ａ ｍ ｏ ｆ ａ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ａ ｎ ｄ ｐ ａ ｓ ｓ ｉ ｖ ｅ ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ ｓ
针对 上述 问题 ， 本文将 主被动传感 器的量测信 息 相结合 ， 研 究 了通过数据 压缩 （ Ｄ Ｃ） ｔ ” 把 主动传感 器定
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多媒 体 传 感 器 网 络 中被 动 目标 定 位 算 法
张 波 罗海 勇 胡广 大 刘 冀 伟 赵 方。
（ 京 科 技 大 学 信 息 工 程学 院 ， 京 １０ ８ ） 北 北 ０ ０３ （ 中 国科 学 院计 算技 术研 究 所 ， 京 １０ ９ ） 北 ０ １０ （ 京 邮 电大 学 软 件学 院 ， 京 １０ ７ ） 北 北 ０ ８６
摘要 ： 对被 动 目标定位 问题 ， 出 了一种 多视觉感 知节 点协 同定 位算 法． 针 提 与传统 的视 觉 目标定 位 方法不 同 ， 该算 法无 需进 行训 练或特征 识别 ， 而是各 个 节 点基 于机 器视 觉 理论 ， 目标 投 影 为 将 定位平 面上 的一条直 线 ， 并使 用 Ｈｏ ｇ ｕ ｈ变换 将该 直 线 映射 为 Ｈｏ ｇ ｕ ｈ空 间 中 的一个 离散 点 ， 最后 对 离散 点进行 正 弦 曲线拟合 ， 拟合参 数 即为 目标 的最终位 置估 计． 根据 视觉感 知节 点所处 高度 及 分 辨 率引入置 信度参 数 ， 一步提 高 了多视 觉感 知节 点协 同定位 算法 精度． 后分析 了算 法的 时 进 最 间复 杂度 ， 并通 过实验 验证 了该算 法可 以获 得 ５ｃ 以上 的定 位精度 ． ｍ 关 键词 ：多媒体 传感 器 网络 ； 协作 定位 ； ｏ ｇ Ｈ ｕ ｈ变换 ； 弦 曲线拟合 ； 正 最小 二乘 中图分类 号 ： Ｐ ９ 文献标 志码 ： 文章 编号 ： ０ １— ５ ５ ２ １ ） ２０ ６ －４ Ｔ ３１ Ａ １０ ０ ０ （０ １ ０ －２ ６０
第４ １卷 第 ２期
２ １ 年 ３月 ０１
东 南 大 学 学 报 （自然科 学版 ）
Ｊ ＵＲ Ｌ ＯＦ Ｓ Ｔ Ｅ Ｓ ＮＩ ＥＲ Ｉ Ｙ （ ａｕａ Ｓ ｉ ｃ ｄｔ ｎ Ｏ ＮＡ ＯＵ Ｈ Ａ Ｔ Ｕ Ｖ ＳＴ Ｎ ｔ ｒ ｃｅ ｅ Ｅ ｉｏ ） ｌ ｎ ｉ
Ｖ ｏ ． Ｎ Ｏ． １４ｌ ２
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