无线传感网络中的目标跟踪技术
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节点定位与目标追踪技术
无线传感器网络中的节点定位与目标追踪技术一、引言无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）是由大量的无线传感器节点组成的分布式、自组织的网络系统。
WSNs广泛应用于农业、环境监测、智能交通等领域，其节点定位和目标追踪技术是实现网络性能优化和应用需求的关键。
二、基本原理节点定位技术是无线传感器网络中的一项关键技术，它通过节点间的相对距离或相对位置关系来确定节点的绝对位置。
常见的节点定位方法包括：信号强度定位、协作定位和三角定位。
1. 信号强度定位信号强度定位方法基于节点接收到的信号强度来确定节点的位置。
这种方法使用RSSI（Received Signal Strength Indicator）或TOA（Time of Arrival）等指标，通过计算节点接收到的信号强度与信号传输距离之间的关系来估计节点的位置。
信号强度定位方法简单易实现，但在复杂环境下容易受到多径效应、阻塞和信号衰减等影响，导致定位误差较大。
2. 协作定位协作定位方法通过节点之间的协作，借助邻居节点的位置信息来确定自身位置。
这种方法要求节点之间能够相互通信，通过节点之间的距离和相对方向信息来推测节点位置。
协作定位方法准确性较高，但对网络拓扑结构要求较高，且通信开销较大。
3. 三角定位三角定位方法根据节点之间的传输距离和相对方向信息，利用三角计算原理来求解节点位置。
这种方法通常需要多个节点来构成三角形，通过测量三角形的边长和内角来计算节点位置。
三角定位方法精度较高，但对网络拓扑结构和节点分布要求较高。
三、目标追踪技术目标追踪技术是指在无线传感器网络中监测和追踪目标物体的位置和行为。
目标追踪技术可以分为基于传感器数据和基于通信信息两种。
1. 基于传感器数据的目标追踪技术基于传感器数据的目标追踪技术主要利用节点感知的物理量信息来实现目标追踪。
例如，通过对温度、压力、声音等物理量进行采集和分析，可以判断目标物体的位置和状态。
无线传感器网络下的目标跟踪技术研究
无线传感器网络下的目标跟踪技术研究一、引言随着科技的不断进步，无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）已经成为目前的研究热点之一。
它的出现为我们提供了一个新的途径来感知和收集环境信息，解决现实中的许多实际问题。
目标跟踪技术是WSN的一个重要应用之一，主要用于监测、追踪和识别移动目标。
本文将从无线传感器网络的特点、目标跟踪技术的研究现状、目标跟踪系统设计等方面进行探讨。
二、无线传感器网络的特点无线传感器网络是由大量、分散、无线通信的传感器节点构成的网络，这些节点之间通过相互通信协作完成共同的工作。
WSN 具有很多独有的特点,主要包括以下几个方面：（1）能有效完成多种应用。
WSN的节点数量可以从几十到数千个不等，由此可以实现多种应用，例如环境监测、物联网、智能家居、人体监测等。
（2）节点间通信范围有限。
WSN的通信范围有限，通常每个节点的通信半径都在10-100米左右。
因此，WSN中节点之间的通信需要多跳扩散实现。
（3）功耗低、协同工作。
在WSN中，所有节点都是无线通信的，由于节点的体积小，因此包含的硬件资源有限。
节点的功耗要满足长时间工作且不能更换电池的要求，因此需要能耗低和协同工作的特点。
（4）拓扑结构动态。
WSN的节点分布范围大，且拓扑结构动态变化，网络可能会出现节点损坏或移动的情况，因此需要具备适应性和鲁棒性。
以上特点是WSN设计中必须考虑的重要因素。
三、目标跟踪技术的研究现状目标跟踪技术是WSN的重要应用之一，目标跟踪技术主要可以分为两个部分：目标检测和目标跟踪。
目标检测阶段主要是对目标进行识别、分类，这是目标跟踪的前提和基础。
目标检测的方法有图像特征提取、模式识别、机器视觉等。
目标跟踪则是对已经被检测到的目标进行跟踪监测和识别。
目标跟踪技术在WSN中的研究现状主要集中在以下两个方面：（1）基于传感器阵列的目标跟踪方法。
在WSN中，一个目标可能会被多个传感器节点感知到，因此可以使用传感器阵列的方式进行目标跟踪。
无线传感器网络 目标跟踪技术
(6) 汇聚节点综合历史数据和新信息形成目标的运动趋势。
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跟踪策略设计要考虑的问题
传感器网络的目标跟踪涉及到目标探测、目标定位、 通信、数据融合等很多方面的问题。
选择合适的节点参与跟踪
跟踪算法的优劣
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跟踪策略的衡量指标
1. 跟踪精度
精度越高，消耗越大
需要融合的数据越多
2. 跟踪能量消耗
可以现场蓄能 太阳能电池
跟踪过程中选择合适的节点参与跟踪
要综合衡量考虑节点的各种个功能模块能量消耗
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跟踪策略的衡量指标
3. 跟踪的可靠性
4. 跟踪的实时性
主要由硬件性能、算法的具体设计以及网络拓扑等多方面 决定。
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5.2 点目标跟踪
5.2.1 双元检测协作跟踪
双元检测传感器 只有两种侦测状态:目标处在传感器侦测距 离之内或者之外。
考虑初始二维空间的直线y=αx+ β ，
由α 和β 两个参数唯一确定，其中α 表示斜率，β表示截距。
定义这条直线在初始空间的对偶空间中用点( -α,β) 表示。
定义初始空间中的点(a,b) 的用对偶空间中的一条直线Φ=aθ+b 。
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对偶空间转换
对偶空间变换就是将每个传感器节点映射为对偶空间 中的一条直线，将面目标的边界映射为对偶空间中的 一个点。 通过对偶跟踪的方法，跟踪问题转换为在对偶空间中 寻找包围了目标边界映射点的子区域。
监测区域内 大量节点
当目标进入监测区域时，根据目标的辐射特性，传感 器会探测到相应的信号
无线传感网络中的目标跟踪与检测算法研究
无线传感网络中的目标跟踪与检测算法研究随着无线传感技术的发展，无线传感网络已经广泛应用于许多领域。
在很多应用场景中，目标跟踪和检测是无线传感网络中的重要任务。
本文将对无线传感网络中的目标跟踪与检测算法进行研究，并探讨其现有的问题和挑战。
一、目标跟踪算法的研究目标跟踪是指通过无线传感节点对目标进行定位和追踪。
在无线传感网络中，目标跟踪算法主要包括两个方面的内容：目标定位和目标追踪。
目标定位是指确定目标在空间中的位置，通常需要利用节点之间的距离和信号强度等信息进行估计。
目标追踪是指在目标离开传感节点的视野范围后，通过其他节点持续追踪目标的位置和移动轨迹。
目标定位算法中常用的方法有基于三角测量和信号强度定位。
基于三角测量的方法通过多个节点对目标的角度进行测量，从而得到目标的位置。
然而，由于传感节点通常受限于局部信息，基于三角测量的方法往往存在定位误差较大和计算复杂度较高的问题。
因此，信号强度定位方法逐渐成为目标定位的主流方法。
信号强度定位方法基于节点和目标之间的信号强度衰减关系，通过测量节点接收到的信号强度来确定目标位置。
然而，由于信号强度受到多径衰落和阴影效应的影响，信号强度定位方法往往存在定位误差较大的问题。
因此，需要进一步研究优化的信号强度定位算法，以提高定位精度。
在目标追踪算法方面，最常用的方法是基于卡尔曼滤波器的追踪算法。
卡尔曼滤波器通过建立动态模型和观测模型，估计目标的位置和速度。
然而，在无线传感网络中，节点资源有限，卡尔曼滤波器的计算复杂度较高，难以直接应用于目标追踪。
因此，需要研究节约能量的目标追踪算法，如基于粒子滤波器和扩展卡尔曼滤波器的方法。
二、目标检测算法的研究目标检测是指在无线传感网络中发现和识别目标的过程。
在目标检测算法中，需要通过节点之间的协作来完成目标检测任务。
常见的目标检测算法有基于能量消耗和基于阈值判决两种方法。
基于能量消耗的目标检测算法是通过节点之间的能量差异来判断是否存在目标。
无线传感器网络中的移动目标跟踪与感知研究
无线传感器网络中的移动目标跟踪与感知研究无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSNs）是由大量部署在一个空间范围内的低成本、低功耗、小型化的无线传感器节点组成。
这些节点能够感知环境中的各种物理和化学信号，并将这些信息通过网络进行传输和处理，从而实现对环境的实时监测与感知。
在WSNs中，移动目标跟踪与感知一直是一个重要而具有挑战性的研究方向，本文将从不同角度探讨这一问题。
一、无线传感器网络中的移动目标跟踪技术发展随着科技的进步和无线通信技术的发展，无线传感器网络的应用范围不断扩大，涵盖了军事、环境监测、智能交通等众多领域。
然而，在实际应用中，如何准确、高效地跟踪移动目标始终是一个具有挑战性的问题。
1.1 传感器节点选择与部署在无线传感器网络中，传感器节点的选择与部署对于目标跟踪和感知具有重要影响。
传感器节点的选择要能够满足目标检测、定位和追踪的需求，考虑到成本、能量消耗和网络容量等因素。
同时，传感器节点的部署位置也需要经过合理规划，以保证网络的覆盖范围和信号质量。
1.2 目标检测与定位算法目标检测与定位是实现移动目标跟踪的基础，只有准确地检测和定位目标，才能保证后续的跟踪任务的准确性。
常见的目标检测与定位算法包括基于信号强度、时间差测量（Time of Arrival，TOA）和测量的角度等。
这些算法能够通过多节点协同工作，提高目标的定位精度和稳定性。
1.3 目标跟踪算法目标跟踪算法是实现移动目标感知和跟踪的核心技术。
常见的目标跟踪算法包括基于卡尔曼滤波器（Kalman Filter）和粒子滤波器（Particle Filter）的方法。
这些算法能够结合传感器节点的观测值和先验信息，对目标的位置和运动轨迹进行估计和预测。
二、无线传感器网络中的移动目标感知研究移动目标感知不仅包括目标的跟踪，还包括对目标属性和行为的分析。
在无线传感器网络中，如何有效地感知移动目标的属性和行为是一个重要而具有挑战性的问题。
无线传感器网络中的目标追踪与定位算法
无线传感器网络中的目标追踪与定位算法无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）是由大量的无线传感器节点组成的网络系统，这些节点可以感知环境中的各种信息，并将其传输到基站或其他节点。
在WSN中，目标追踪与定位是一项重要的任务，它可以帮助我们实时监测和跟踪目标的位置和运动状态。
本文将介绍一些常用的目标追踪与定位算法，并讨论它们的优缺点。
一、基于距离测量的目标追踪与定位算法基于距离测量的目标追踪与定位算法是通过测量目标与节点之间的距离来实现的。
常用的距离测量技术包括RSSI（Received Signal Strength Indicator）和TOA （Time of Arrival）等。
这些算法通常需要节点之间进行通信和协作，以计算目标的位置。
1. RSSI算法RSSI算法通过测量目标与节点之间的信号强度来估计距离。
该算法基于信号衰减模型，根据信号强度与距离之间的关系，计算目标的位置。
然而，由于信号在传输过程中容易受到干扰和衰减，使得RSSI算法的定位误差较大，尤其在复杂的环境中。
2. TOA算法TOA算法通过测量目标与节点之间信号的传播时间来估计距离。
该算法利用无线信号的传播速度和时钟同步技术，计算目标的位置。
相比于RSSI算法，TOA算法具有更高的定位精度，但需要节点之间进行精确的时钟同步，增加了系统的复杂性和成本。
二、基于角度测量的目标追踪与定位算法基于角度测量的目标追踪与定位算法是通过测量目标与节点之间的角度来实现的。
常用的角度测量技术包括AOA（Angle of Arrival）和TDOA（Time Difference of Arrival）等。
这些算法通常需要节点之间进行通信和协作，以计算目标的位置。
1. AOA算法AOA算法通过测量目标与节点之间的信号入射角度来估计目标的位置。
该算法利用阵列天线或多个节点的信号测量结果，计算目标的方向和位置。
然而，AOA算法对节点之间的位置和天线阵列的几何结构要求较高，且容易受到信号多径效应和噪声的影响。
无线传感器网络中的目标跟踪技术研究
无线传感器网络中的目标跟踪技术研究一、绪论无线传感器网络由于其低成本、易部署等特点，在现代化生产生活中得到了广泛应用。
目标跟踪技术是无线传感器网络中的一个重要研究方向，它可以在保证网络参数的前提下，实现对目标的跟踪和监测。
本文将从目标跟踪技术的概念、算法和应用等方面展开讨论。
二、目标跟踪技术概述目标跟踪技术是无线传感器网络中的一个热门研究方向，其主要目的是根据传感器节点收集到的数据，尽可能准确地确定物体的位置、速度等信息，同时保证能耗和通信负载的最小化。
目标跟踪技术可以应用于许多领域，如安全监测、智慧城市、智能交通等。
三、目标跟踪算法目标跟踪算法是实现目标跟踪技术的基础。
目前，常用的目标跟踪算法有卡尔曼滤波、粒子滤波、扩展卡尔曼滤波、基于区域的扩展卡尔曼滤波等。
下面简要介绍这些算法的原理和特点。
1. 卡尔曼滤波卡尔曼滤波是一种基于线性系统模型的目标跟踪算法，主要用于计算状态变量，并预测和校正系统状态。
与其他算法相比，卡尔曼滤波算法具有较少的计算复杂度和较高的精度，在实际应用中得到广泛应用。
2. 粒子滤波粒子滤波是一种基于贝叶斯推断原理的目标跟踪算法，它将目标的状态向量表示为粒子分布，通过观测数据来不断剔除不可能的状态，最终得到目标的状态分布。
粒子滤波算法的优点是可以处理非线性和非高斯分布问题，但是需要大量的计算资源。
3. 扩展卡尔曼滤波扩展卡尔曼滤波是卡尔曼滤波的扩展，主要用于处理非线性系统问题，它通过将非线性函数进行泰勒展开，逐步近似来计算状态变量。
扩展卡尔曼滤波算法具有较好的鲁棒性和准确性，在处理非线性问题时表现良好。
4. 基于区域的扩展卡尔曼滤波基于区域的扩展卡尔曼滤波算法是一种针对性更强的目标跟踪算法。
它利用目标运动规律和环境特征来优化扩展卡尔曼滤波算法。
通过特定的区域模型，可以提高目标跟踪精度。
四、目标跟踪技术应用目标跟踪技术在安全监测、智慧城市、智能交通等领域得到了广泛应用。
1. 安全监测在安全监测领域，目标跟踪技术可以用于人员和资产的实时追踪，监测敌人的行动、侦测地雷等。
无线传感器网络中的节点定位与目标跟踪技术优化研究
无线传感器网络中的节点定位与目标跟踪技术优化研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）是一种由许多能够感知、采集环境信息并进行无线通信的小型节点组成的网络。
WSN在很多应用领域中具有重要的作用，例如环境监测、智能交通、军事侦察等。
节点定位和目标跟踪是WSN中的关键问题，对于提高网络性能和应用效果具有重要意义。
本文将重点探讨在无线传感器网络中节点定位与目标跟踪技术的优化研究。
一、节点定位技术优化研究节点定位是无线传感器网络中的基础问题之一。
准确的节点定位可以提供更精确的环境信息和目标位置等重要数据。
在节点定位技术的研究中，下面几个方面是需要考虑的：1.1 距离测量技术距离测量是节点定位的关键步骤。
传统的距离测量方法有全向通信、测量时间差等。
然而，这些方法在复杂的环境下容易受到信号干扰和多径衰落等影响，导致测量误差较大。
因此，需要优化节点间的距离测量技术，提高测量的准确性和稳定性。
1.2 定位算法优化节点定位算法是解决节点定位问题的关键。
目前常用的算法有多边形法、加权最小二乘法、贝叶斯估计等。
然而，这些算法存在着一定的局限性，如无法处理非线性及多路径问题。
因此，需要进一步优化节点定位算法，提高其适用性和精确性。
1.3 能量消耗问题节点定位过程中，节点需要进行通信和计算等操作，这将消耗节点的能量。
能量消耗是节点定位过程中需要考虑的重要问题。
通过优化算法和设计节能机制等手段，可以降低节点的能量消耗，延长网络寿命。
二、目标跟踪技术优化研究目标跟踪是无线传感器网络中的另一个重要问题。
在一些应用场景中，需要持续追踪目标的位置和状态信息。
在目标跟踪技术的研究中，下面几个方面是需要考虑的：2.1 目标检测与识别目标检测与识别是目标跟踪的前置步骤。
通过图像处理和机器学习等方法，可以实现对目标的检测与识别。
然而，传感器节点的计算能力和存储容量有限，如何在资源受限的情况下有效地进行目标检测与识别，是需要研究的问题。
无线传感器网络中的目标跟踪技术研究与应用
无线传感器网络中的目标跟踪技术研究与应用无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)是一种自组织的无线网络，由大量的微小无线传感器节点组成。
这些节点通常包括传感器、处理器、存储器和无线通信模块等组件。
WSN已经广泛应用于环境监测、农业、交通、能源、国防等领域。
其中，目标跟踪技术在WSN中的应用越来越受到人们的关注。
一、目标跟踪技术的研究现状目标跟踪技术是指在WSN中跟踪目标的移动轨迹。
目标可以是人、动物、车辆等。
为了实现目标跟踪，需要将WSN节点部署在监测区域的各个位置，实时地收集目标的位置和速度等信息。
在WSN中，目标跟踪技术主要包括两个方面：目标位置估计和目标移动状态预测。
目标位置估计是指通过传感器节点感知目标的位置信息，然后根据这些信息计算目标的实时位置。
目标移动状态预测是指通过分析已有的目标移动数据，来预测目标未来的运动轨迹和速度等信息。
目前，研究者们在目标跟踪技术方面进行了大量的探索和研究。
研究成果包括了各种不同的算法和协议，以及各种应用场景的实验等。
下面我们将重点介绍一些目标跟踪技术的研究现状。
1. 基于卡尔曼滤波的目标跟踪方法卡尔曼滤波是一种最优滤波算法，由Rudolf E. Kálmán于1960年提出。
它主要用于估计系统状态变量，并预测系统未来的状态。
在WSN中，卡尔曼滤波被广泛用于目标跟踪。
该方法通过数学模型和观测数据来估计目标实际的状态，从而实现更加准确地目标跟踪。
2. 基于粒子滤波的目标跟踪方法粒子滤波是一种贝叶斯滤波算法，利用一系列粒子对状态进行估计。
在WSN 中，粒子滤波被广泛用于目标跟踪。
该方法通过一系列随机产生的粒子模拟目标的状态变化，然后根据观测数据来调整每个粒子的权重，最终得到目标的状态估计。
3. 基于轨迹拟合的目标跟踪方法在WSN中，轨迹拟合也被广泛用于目标跟踪。
该方法通过拟合目标运动的轨迹方程，来预测目标的未来位置。
无线传感器网络中的目标跟踪技术研究
无线传感器网络中的目标跟踪技术研究一、引言无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种由大量互相协作的小型节点组成的网络系统。
这些节点能够探测、感知和处理不同类型的信息，并将这些信息传输至特定的地点。
WSN已经成功应用在许多领域，如环境监测、农业生产、交通管理、医疗卫生等。
WSN在目标跟踪方面具有很强的应用潜力，本文将从以下几个方面探讨目标跟踪技术在WSN中的应用研究。
二、分簇技术在目标跟踪中的应用在WSN中，分簇技术是一种常用的网络组织形式。
在该结构中，一些节点被称为簇头，其余节点被称为簇成员。
簇头负责管理簇成员的通信和能量管理。
在目标跟踪中，簇头节点通过传感器获取目标位置信息，并向簇成员节点传输该信息，从而实现目标跟踪。
三、基于概率模型的目标跟踪算法尽管在WSN中目标跟踪任务通常是多源的、动态的和非线性的，但是概率模型是一种常用的目标跟踪方法。
该方法将目标交互和目标运动建模为概率过程，并利用先验知识和观测信息实现目标跟踪。
该算法的优点在于，它可以提供良好的鲁棒性，优化性能并实现高效的目标跟踪。
四、基于多传感器融合的目标跟踪算法在WSN中，由于节点的位置是固定的，因此无法实现利用几何距离进行目标定位。
因此，多传感器融合技术成为实现目标跟踪的关键技术之一。
该技术通过利用多个不同的传感器获取目标信息，将这些信息进行融合，提高目标跟踪的准确性和效率。
五、移动目标跟踪算法研究在WSN中，由于目标的不断移动，因此移动目标跟踪算法成为实现在动态环境下目标跟踪的关键技术之一。
该算法利用移动目标的运动信息，结合多传感器融合技术，实现对移动目标的不断跟踪和定位。
六、总结本文从分簇技术、基于概率模型的目标跟踪算法、基于多传感器融合的目标跟踪算法、移动目标跟踪算法等方面，探讨了目标跟踪技术在WSN中的应用研究。
这些方法可以提高目标跟踪的精度、鲁棒性和效率，具有广泛的应用前景。
未来，随着硬件技术的不断发展和智能算法的不断改进，WSN中目标跟踪技术将会获得更加广泛的应用。
无线传感器网络中的目标定位与跟踪技术优化
无线传感器网络中的目标定位与跟踪技术优化无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）是由大量分布式的无线传感器节点组成的网络系统。
这些传感器节点能够感知、采集和传输环境中的信息数据，通过无线通信协作完成各种任务。
在无线传感器网络中，目标定位与跟踪技术是一项关键技术，它可以被广泛应用于环境监测、物流追踪、安全防护等领域。
然而，由于无线传感器节点资源受限、网络拓扑复杂等问题，目标定位与跟踪技术在实际应用中面临着一些挑战。
为了优化无线传感器网络中的目标定位与跟踪技术，我们可以从以下几个方面进行优化。
首先，优化节点部署算法。
节点的部署对目标定位与跟踪的准确性和效率有着重要的影响。
传统的节点部署方法大多基于等间距、随机或人工选择的原则，这种部署方式容易造成节点密度不均匀、覆盖缺失等问题。
因此，需要设计合适的节点部署算法来实现全区域的覆盖和定位目标的最佳性能。
例如，可以基于传感器信号强度、网络拓扑结构或优化算法来进行节点部署，以提高网络的整体性能和目标定位精确性。
其次，优化目标定位算法。
目标定位算法是目标定位与跟踪技术的核心。
在无线传感器网络中，传统的目标定位方法包括基于测量距离、角度或基于信号强度等。
但由于信号受干扰、路径损耗等原因，传统方法容易导致位置估计误差。
因此，需要研究新的目标定位算法，如基于分布式协作、基于误差补偿、基于机器学习等方法，以提高目标定位的准确性和鲁棒性。
再次，优化目标跟踪算法。
目标跟踪是在目标已经被定位的基础上，通过节点之间的协作和信息传递来实时追踪目标的位置和移动路径。
目标跟踪算法需要考虑目标运动模型、传感器的测量误差以及网络拓扑的动态变化等因素。
针对这些挑战，可以设计自适应、分布式的目标跟踪算法，通过节点之间的合作和数据融合来提高目标跟踪的准确性和实时性。
最后，优化能源管理策略。
能源是无线传感器网络中的宝贵资源，节点能源的有效管理对网络的生命周期和性能至关重要。
无线传感器网络中的目标定位与跟踪
无线传感器网络中的目标定位与跟踪目标定位与跟踪技术是无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）中的重要研究内容。
WSN是由大量分布在空间中的传感器节点组成的网络，这些节点通过无线通信相互连接以共同完成感知和监测任务。
目标定位与跟踪是WSN中的一项关键任务，可应用于许多领域，如军事侦查、环境监测、智能交通等。
在无线传感器网络中，目标定位与跟踪的目标是通过分析感知节点收集的信息，确定目标的位置，并实现对目标的持续追踪。
目标可以是人、车辆、动物或其他需要监测的物体。
目标定位与跟踪的方法主要可以分为几类：基于测距的定位、基于信号强度的定位、基于相对位置的定位和基于目标运动预测的跟踪方法。
基于测距的定位方法通过测量目标与感知节点之间的距离来实现目标的定位。
常用的测距技术包括全球定位系统（GPS）定位、超宽带（UWB）定位、时间差测量（TDOA）等。
这些方法可以提供高精度的定位结果，但对目标和节点的硬件设备要求较高。
基于信号强度的定位方法通过分析目标发送的信号在感知节点上接收到的信号强度来确定目标的位置。
无线信号在传播过程中会衰减，因此节点收到的信号强度与目标与节点之间的距离有关。
根据信号强度的差异，可以利用多边定位算法确定目标的位置。
这种方法相对简单且成本较低，但定位精度受到信号传播环境的影响较大。
基于相对位置的定位方法是基于感知节点之间的相对位置信息来推测目标的位置。
这种方法需要感知节点之间具备位置信息的参考框架，例如通过部署三角测量系统或使用全局定位系统作为参考。
感知节点通过测量目标与自身之间的相对位置，再结合参考框架，可以得到目标的位置信息。
目标跟踪是指在目标定位的基础上，实时追踪目标的运动轨迹。
在WSN中，目标跟踪可以通过估计目标的速度和方向来实现。
常用的目标跟踪算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波等。
这些算法可以利用目标的历史位置信息进行预测，从而实现对目标位置的动态跟踪。
无线传感器网络中的节点定位与目标跟踪技术优化研究
无线传感器网络中的节点定位与目标跟踪技术优化研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）是由大量分散在特定区域内的传感器节点组成的网络。
节点定位和目标跟踪是WSN中的两个关键问题。
本文将对WSN中的节点定位和目标跟踪技术进行优化研究，提出了一些改进措施。
一、节点定位技术优化节点定位是指确定WSN中各个节点在空间中的位置。
准确的节点定位可以提供重要的位置信息，以支持许多应用，如目标监测、环境监测等。
在WSN中，节点定位的主要挑战之一是节点的能量限制。
传统的节点定位算法通常需要进行大量的通信和计算，消耗大量的能量。
为了优化节点定位技术，可以采取以下措施：1.能量高效的定位算法：设计能够在节点能量有限的情况下减少通信和计算量的定位算法。
可以采用分布式定位算法，将节点分为多个子集，每个子集只需与相邻节点进行通信，减少总体的通信开销。
2.多传感器协作：利用多个传感器的协作可以提高节点定位的准确度。
可以通过数据融合技术将多个传感器的测量结果整合起来，获得更准确的节点位置估计。
3.参考节点的选择：选择合适的参考节点可以提高节点定位的准确度。
可以选择电量相对较高、位置分布较广的节点作为参考节点，减小测量误差。
二、目标跟踪技术优化目标跟踪是指在WSN中对目标物体进行实时监测和追踪。
目标跟踪技术在许多应用场景中都具有重要价值，如智能交通系统、无线视频监控等。
为了优化目标跟踪技术，可以采取以下措施：1.路径规划算法：设计高效的路径规划算法，使得节点能够以最短路径追踪目标物体。
可以考虑使用启发式算法，如遗传算法、蚁群算法等，利用节点间的通信信息和目标物体的位置信息进行路径规划。
2.目标检测与辨识：提高目标检测与辨识的准确度可以提高目标跟踪的效果。
可以利用机器学习算法，如支持向量机、神经网络等，对目标物体进行自动检测和辨识。
3.自适应传感器部署：合理布置传感器节点可以提高目标跟踪的覆盖范围和准确度。
无线传感器网络中的目标跟踪算法
无线传感器网络中的目标跟踪算法引言随着无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）的发展，越来越多的研究人员开始关注无线传感器网络中的目标跟踪问题。
目标跟踪是指利用无线传感器网络中的节点对特定对象进行监测和追踪的技术。
目标跟踪在安防、环境监测、智能交通、军事侦察等领域都有重要的应用价值。
本文将介绍无线传感器网络中的目标跟踪算法，着重介绍了几种常用的目标跟踪算法及其优缺点。
一、基于定位的目标跟踪算法基于定位的目标跟踪算法是一种常见的目标跟踪算法，它利用无线传感器网络中的节点定位信息对目标进行定位和跟踪。
目前，基于定位的目标跟踪算法主要有两种：基于多普勒测量的目标跟踪算法和基于信号强度测量的目标跟踪算法。
1. 基于多普勒测量的目标跟踪算法基于多普勒测量的目标跟踪算法利用多普勒效应测量目标与节点的距离和速度信息，从而对目标进行定位和跟踪。
该算法适用于目标高速移动和节点分布稀疏的情况。
它的优点是能够提供准确的目标速度信息，因此适用于对高速移动目标进行跟踪。
缺点是需要使用复杂的多普勒测量技术，硬件成本和能量消耗较高。
2. 基于信号强度测量的目标跟踪算法基于信号强度测量的目标跟踪算法利用节点接收到的信号强度信息测量目标与节点的距离信息，从而对目标进行定位和跟踪。
该算法适用于节点分布密集和目标速度较低的情况。
它的优点是简单易实现，硬件成本和能量消耗较低。
缺点是准确度较低，易受到信号干扰和障碍物阻挡的影响。
二、基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法是一种常用的目标跟踪算法，它利用卡尔曼滤波对目标状态进行估计和预测，从而对目标进行跟踪。
该算法适用于节点分布密集和目标速度较低的情况。
它的优点是准确度高，能够对目标状态进行精确估计和预测，具有一定的鲁棒性。
缺点是处理非线性系统时，需要使用扩展卡尔曼滤波算法，计算量较大。
三、基于粒子滤波的目标跟踪算法基于粒子滤波的目标跟踪算法是一种基于贝叶斯滤波的目标跟踪算法，它利用粒子滤波对目标状态进行估计和预测，从而对目标进行跟踪。
无线传感器网络中的节点定位与目标跟踪技术研究
无线传感器网络中的节点定位与目标跟踪技术研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种由许多分散在空间中的无线传感器节点组成的网络系统。
节点定位与目标跟踪是WSN中十分重要的研究领域，它们对于实现各种环境监测、物流跟踪以及无人机等应用具有重要意义。
本文将围绕无线传感器网络中的节点定位与目标跟踪技术展开研究，分别从节点定位和目标跟踪两个方面进行探讨。
首先，节点定位是无线传感器网络中的一个基础问题。
节点定位的主要目标是通过节点之间的相互通信，确定节点的位置信息。
节点定位技术可以分为基于距离测量和非距离测量两类。
基于距离测量的节点定位技术主要包括三角测量、基于测距技术的定位、声波测距定位等。
三角测量是一种常见的节点定位方法，它通过测量节点与已知位置节点之间的距离，利用三角关系计算出节点的位置。
基于测距技术的定位方法则是通过利用信号传播延迟或信号强度来测量节点之间的距离，并通过数学模型计算节点的位置。
声波测距定位则是利用声波传播的时间延迟测量节点之间的距离，进而确定节点位置。
非距离测量的节点定位技术则主要包括加速度测量、惯性测量、方向测量等。
加速度测量是通过测量节点在三个轴向上的加速度来确定节点位置，利用加速度传感器实现。
惯性测量则是通过测量节点的速度和方向变化来确定节点位置，利用陀螺仪和加速度传感器等实现。
方向测量则是通过测量节点辐射出去的射频信号的方向来确定节点位置。
其次，目标跟踪是WSN中的一个重要应用。
目标跟踪通过网络中多个传感器节点的合作，对目标进行实时监测和定位，实现目标的跟踪、追踪和识别。
目标跟踪技术主要包括目标检测、目标定位和目标追踪三个方面。
目标检测是指通过传感器节点对环境进行感知，发现环境中的目标物体。
常用的目标检测方法包括图像处理、视频处理、声学处理等。
图像处理通过对节点采集到的图像进行分析和处理，识别其中的目标物体。
视频处理则是通过对视频流进行处理，利用运动检测、目标识别等算法实现目标检测。
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目录1. 引言2. 无线传感器网络概述3. 目标跟踪算法概述4. 基于测量模型的目标跟踪算法5. 基于滤波器的目标跟踪算法6. 基于优化方法的目标跟踪算法7. 无线传感器网络中的目标跟踪算法应用8. 结论1. 引言近年来，无线传感器网络在目标跟踪领域发挥了重要作用。
传感器网络由许多节点组成，节点能够感知环境中的各种信息，并将这些信息传输给其他节点，通常由中心节点收集并处理。
目标跟踪算法是无线传感器网络中的一个关键问题，它旨在实现对目标的实时监测和定位。
本文将重点探讨无线传感器网络中的目标跟踪算法及其应用。
2. 无线传感器网络概述无线传感器网络是由分布在空间中的许多具有通信能力的传感器节点组成的网络。
这些节点能够通过无线通信传输数据，并协同工作以实现某种任务。
无线传感器网络具有自组织、自适应、灵活等特点，并广泛应用于环境监测、智能交通、军事等领域。
3. 目标跟踪算法概述目标跟踪算法旨在对目标进行实时监测和定位。
根据实际应用需求和具体场景，目标跟踪算法可以分为基于测量模型、基于滤波器和基于优化方法等多种类型。
这些算法通过传感器节点收集目标的测量信息，然后利用数学模型对目标进行估计和预测，进而实现目标的跟踪和定位。
4. 基于测量模型的目标跟踪算法基于测量模型的目标跟踪算法通过利用目标的测量信息来预测目标的位置和运动状态。
这些算法通常采用概率模型或统计模型对目标进行建模，并利用贝叶斯滤波或最大后验概率等方法来实现目标跟踪。
常见的基于测量模型的目标跟踪算法有卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。
5. 基于滤波器的目标跟踪算法基于滤波器的目标跟踪算法是一种迭代更新的方法，通过将当前的观测结果与先前的估计结果进行融合，来预测目标的下一步位置和状态。
常见的基于滤波器的目标跟踪算法有卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器、无迹卡尔曼滤波器等。
这些算法通常适用于目标运动模型已知的情况下。
6. 基于优化方法的目标跟踪算法基于优化方法的目标跟踪算法通过将目标跟踪问题转化为一个数学优化问题，来求解目标的最优位置和状态。
无线传感器网络中的节点定位与目标跟踪技术
无线传感器网络中的节点定位与目标跟踪技术在无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）中，节点定位与目标跟踪技术是关键技术之一。
节点定位技术旨在确定无线传感器网络中的节点位置，而目标跟踪技术则用于追踪目标的位置和移动轨迹。
本文将深入探讨这两种技术及其在WSN中的应用。
一、无线传感器网络中的节点定位技术节点定位技术是无线传感器网络研究的重要内容之一，其目标是确定每个节点在物理空间中的位置。
节点定位技术主要分为室内定位和室外定位两类。
1. 室内定位技术室内定位技术是指在封闭的室内环境中确定节点位置的技术。
该技术通常采用无线信号强度指示（Received Signal Strength Indicator, RSSI）、指纹定位等方法来实现。
（1）无线信号强度指示定位无线信号强度指示定位是一种基于无线信号传输的定位技术。
该技术利用无线信号的衰减模型，通过测量节点收到的信号强度来确定节点的位置。
然而，由于室内环境的复杂性和信号的多径效应，该技术存在较大的误差，尤其在多普勒效应和信号阻塞的情况下容易受到干扰。
（2）指纹定位技术指纹定位技术是通过事先测量和记录节点的信号指纹，然后通过比对实际接收到的信号指纹来确定节点位置的技术。
该技术可以通过建立信号指纹数据库和采用匹配算法来实现。
然而，该技术需要大量的离线工作和复杂的算法处理，同时对于环境变化较大的室内环境，定位精度也会受到一定的限制。
2. 室外定位技术室外定位技术主要通过全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System, GNSS）实现。
其中，全球定位系统（Global Positioning System, GPS）是最常用的定位系统之一。
它通过接收多颗卫星发送的信号，通过差分定位等技术计算节点的位置。
然而，由于室外环境复杂性和传感器节点资源限制，GPS在WSN 中的应用受到一定的限制。
无线传感器网络中的目标跟踪与定位技术研究
无线传感器网络中的目标跟踪与定位技术研究无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）是由大量分散的低功耗传感器节点组成的网络，用于收集、处理和传输环境中的信息。
目标跟踪与定位技术在无线传感器网络中起着重要作用。
本文将探讨无线传感器网络中的目标跟踪与定位技术的研究与应用。
目标跟踪是指通过无线传感器网络中的节点获取目标的位置、速度和方向等信息，并随着时间的推移跟踪目标的移动轨迹。
目标定位则是确定目标在空间中的精确位置。
目标跟踪与定位技术能够广泛应用于环境监测、智能交通、军事侦察和灾害救援等领域。
以下是在无线传感器网络中常用的目标跟踪与定位技术。
1. 基于协作定位的目标跟踪与定位技术基于协作定位的目标跟踪与定位技术通过节点之间的协作进行目标定位。
节点之间相互合作，在获取自身位置信息的同时传递目标信息，实现目标的跟踪与定位。
该技术能够提高目标跟踪的准确性和稳定性，但对节点间通信的负载增加，能耗也相应增加。
2. 基于测距的目标跟踪与定位技术基于测距的目标跟踪与定位技术利用节点间的距离测量信息来计算目标的位置。
该技术通常使用无线信号的到达时间、信号强度或相位差等指标来实现距离测量。
然后根据测量结果通过三角定位或多边定位等算法计算目标的位置。
该技术可以实现较高的定位精度，但对测距精度和节点布局有一定的要求。
3. 基于传感器融合的目标跟踪与定位技术基于传感器融合的目标跟踪与定位技术利用多种传感器的信息进行目标的定位。
传感器可以包括摄像头、红外传感器、声音传感器等。
通过将不同传感器的信息进行融合处理可以提高目标跟踪与定位的准确性和鲁棒性。
然而，传感器融合技术往往需要较高的计算能力，增加了系统的复杂度。
4. 基于粒子滤波的目标跟踪与定位技术粒子滤波是一种常用的目标跟踪与定位技术，通过使用一组粒子来表示目标的可能位置，并根据测量结果更新粒子的权重，来实现对目标的跟踪与定位。
该方法能够处理非线性和非高斯分布的问题，并且适用于各种环境条件和目标运动模型。
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４８ 中兴通讯技术
２００８年２月 第１４卷 第１期 Ｆｅｂ． ２００８ Ｖｏｌ．１４ Ｎｏ．１
目 标 跟 踪 和 多 目 标 跟 踪 。单 目 标 跟 踪 是指无线传感器网络的多个或全部
节 点 协 作 跟 踪 同 一 个 目 标 。传 感 器 节 点交换侦测数据， 确定目标的位置和 运动轨迹， 预测目标的运动方向， 并 通过一定的唤醒机制使得目标运动 方 向 上 的 节 点 及 时 加 入 跟 踪 过 程 。单 目标跟踪是多目标跟踪的基础， 目前 无线传感器网络的目标跟踪研究主 要集中于单目标跟踪。
个一一映射关系， 如图５所示。 假设将面积较大的目标看成一
个半平面， 则它的边界就是一条直线 Ｌ： ｙ＝ αｘ＋ β 。对 偶 空 间 变 换 就 是 将 每 个 传 感 器 节 点 Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４ 映 射 为 对 偶 空 间 中 的 一 条 直 线 ｐ１、ｐ２、ｐ３、ｐ４， 将目标的边界映射为对偶空间中的 一 个 点 ｌ（－ α， β）。 这 样 ， 在 初 始 空 间 中无规律分布的传感器节点在对偶 空间中便成为许多相交的直线， 并将 对偶空间划分为众多子区域， 而跟踪 目标的边界映射到对偶空间中是一 个点， 并处于某个子区域中， 如图６所 示 。这 个 子 区 域 对 应 的 几 条 相 交 直 线 就是离目标最近的传感器节点， 再通 过到初始空间的逆变换确定此时需 要的跟踪节点。
１ 单目标跟踪
１．１ 双元检测协作跟踪 双 元 检 测 目 标 跟 踪 ［２］中 传 感 器 只
有两种侦测状态： 目标处在传感器侦 测距离之内或目标处在传感器侦测 距离之外。图１给出了这种双元传感 器的模型， 其中实心点表示传感器节 点。对于节点的侦测距离Ｒ， 当目标 传 感 器 节 点 的 距 离 在 （Ｒ－ ｅ） 之 内 时 总会被检测到， 当目标距节点距离在 （Ｒ＋ ｅ）之 外 时 不 会 被 检 测 到 ， 当 目 标 距 节 点 距 离 在 （Ｒ－ ｅ）和 （Ｒ＋ ｅ）之 间 时 以 一 定 的 概 率 被 检 测 到 。通 常 情 况 下 ｅ＝ ０．１Ｒ 。
４ ９ 中兴通讯技术
Ｆｅｂ． ２００８ Ｖｏｌ．１４ Ｎｏ．１ ２００８年２月 第１４卷 第１期
研究论文 刘 博 ： 无 线 传 感 网 络 中 的 目 标 跟 踪 技 术 ＺＴＥ ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＳ
为了节省传感器节点的能量， 传 感器网络采用网格状的分簇结构， 如 图４所 示 。 簇 内 节 点 周 期 性 地 担 任 簇 头 节 点 。当 该 网 络 没 有 侦 测 事 件 发 生 时， 只有簇头节点处于工作状态， 普 通 节 点 则 处 于 休 眠 状 态 。当 移 动 目 标 进入网格时， 簇头节点负责唤醒单元 格中的其他节点。
研究论文 刘 博 ： 无 线 传 感 网 络 中 的 目 标 跟 踪 技 术
ＺＴＥ ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＳ
▲图２ 信息驱动的协作跟踪示意图
点跟踪数据的融合能够有效的提高 跟 踪 精 度 。通 过 选 择 合 适 的 节 点 进 行 协作能降低节点间的数据通信量， 从 而节省节点能量和通信带宽。
在无 线 传 感 器 网 络 的 许 多 实 际 应 用中， 跟踪运动目标是一项基 本 功 能 。 由 于 传 感 器 节 点 体 积 小 、价 格 低 廉 、采 用 无 线 通 信 方 式 ， 以 及 传 感器网络部署随机， 具有自组织性、 鲁棒性和隐藏性等特点， 无线传感器 网络非常适合于移动目标的定位和 跟 踪 ［１］。 例 如 在 战 场 上 及 时 跟 踪 敌 方 的车辆的行进路线和兵力的调动情 况， 将获取的战场信息及时发送回我 方指挥中心。
信 息 驱 动 协 作 跟 踪 ［３］的 核 心 思 想 就是传感器节点利用自己侦测到的 信息和接收到的其他节点的侦测信 息判断目标可能的运动轨迹， 唤醒合 适的传感器节点在下一时刻参与跟 踪活动。由于使用了合适的预测机 制， 信息驱动的协作跟踪能够有效地 减少节点间的通信量， 从而节省节点 有限的能量资源和通信资源。
初 始 二 维 空 间 的 直 线 ｙ＝αｘ＋β ， 它由α和β两个参数唯一确定， 其中 α表示斜率， β表示截距。定义这条 直线的两个参数在初始空间的对偶 空 间 中 用 点 （－ α ， β）表 示 。 同 样 地 ， 初 始 空 间 中 的 点 （ａ ， ｂ）定 义 了 对 偶 空 间 中 的 一 条 直 线 Φ＝ ａ θ＋ ｂ 。这 是 一
基于双元检测的协作跟踪适用 于简单低廉的传感器节点， 并通过大 量 密 集 部 署 节 点 保 证 跟 踪 精 度 。基 于 双元检测的协作跟踪需要节点间的 时钟同步， 并要求节点知道自身的位 置信息。
１．２ 信息驱动协作跟踪 对 移 动 目 标 的 侦 测 、分 类 、跟 踪
通 常 需 要 传 感 器 节 点 进 行 协 作 。对 节
研究论文 刘 博 ： 无 线 传 感 网 络 中 的 目 标 跟 踪 技 术 ＺＴＥ ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＳ
无线传感网络中的目标跟踪技术
Ｔａｒｇｅｔ Ｔｒａｃｋｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ ｉｎ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｓｅｎｓｏｒ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ
刘 博／ＬＩＵ Ｂｏ
（ 南 京 邮 电 大 学 通 信 与 信 息 工 程 学 院 ， 江 苏 南 京 ２１０００３ ） （ Ｎａｎｊｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓ ｉｔｙ ｏｆ Ｐ ｏｓ ｔｓ ａｎｄ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ， Ｎａｎｊｉｎｇ ２１０００３ ， Ｃｈｉｎａ ）
双元检测传感器不能检测到目 标的距离， 只能判断目标是否在侦测 范 围 内 。因 此 检 测 到 目 标 的 节 点 只 能 确定包含目标的圆形区域， 需要多个 节点协作才能确定目标的位置信息。 当目标进入侦测区域后， 在节点足够 密集的情况下， 任何时刻都有多个节 点 同 时 侦 测 到 目 标 的 位 置 区 域 。这 些 节点侦测范围的重叠区域是一个相 对较小的区域， 目标就处于这个重叠 区域内， 这样， 就能相对精确的确定 目标位置。
图３表示通过传送树进行目标跟 踪 的 过 程 。如 图 ３（ａ）所 示 ， 目 标 进 入 侦 测区域时， 在探测到目标的传感器节 点中选举一个根节点， 并构造出初始 传 送 树 ， 如 图 ３ （ａ）中 蓝 色 实 线 圈 中 的 节 点 。传 送 树 上 每 个 节 点 周 期 性 发 出 侦测信息， 并传送到根节点。根节点 收集传送树上所有节点的侦测报告， 进行数据融合处理， 并将处理结果发 送到汇聚节点。随着目标的移动， 传 送树删除那些距离目标越来越远的 节 点 ， 如 图 ３ （ｂ）中 红 色 实 线 圈 外 虚 线 圈内的节点， 并且唤醒目标移动方向 上 的 节 点 将 其 加 入 传 送 树 。当 目 标 与 根节点的距离超过一定阈值时， 需要 重新选举根节点并重新构造传送树， 如 图 ３（ｂ）中 红 色 实 线 圈 中 节 点 。
将目标位置信息返回给汇聚节点。
１．３ 传送树跟踪算法 据 中 心 去 进 行 综 合 处 理 。基 于 传 送 树的跟踪算法是一种分布式算法， 节 点只在本地收集数据并通过局部节 点交换信息以完成目标跟踪。
传送树是一种由移动目标附近 的 节 点 组 成 的 动 态 树 型 结 构 ［４］， 并 且 会随着目标的移动动态地添加或者 删 除 一 些 节 点 。移 动 目 标 附 近 的 节 点 通过传送树结构进行协作跟踪， 在保 证对目标进行高效跟踪的同时减少 节点间的通信开销。
个节点处于活动状态， 负责存放当前 目标跟踪状态信息， 这个节点称为跟 踪节点。随着目标移动， 当前跟踪节 点负责唤醒并将现有的跟踪信息传 递 给 下 一 个 跟 踪 节 点 。目 标 进 入 传 感 器区域时， 离目标最近的节点ａ获得 目标位置的初始估计值， 并计算出下 一时刻节点ｂ进行跟踪能够保证侦测 数据的精度， 使自己到节点ｂ的通信 代价在规定的范围内， 则将获得的目 标 位 置 估 算 值 传 给 节 点 ｂ 。ｂ 使 用 相 同 的标准选择下一个跟踪节点ｃ， 这个 过程不断重复直到目标离开传感器 网 络 侦 测 区 域 。每 隔 一 段 时 间 节 点 就
图２表 示 了 一 个 信 息 驱 动 的 协 作 跟踪实例。网络中包含 两类传感器节点， 分别 装有角度传感器和距离 传 感 器 。图 ２ 中 的 粗 箭 头 表示目标穿过传感器网 络的轨迹， 圆形区域为 传感器节点的侦测范 围， 用户通过汇聚节点 （如 图 ２ 中 节 点 Ｑ）查 询 目 标跟踪信息， 要求传感 器网络每隔一段时间报 告一次位置。传感器网 络中任何时刻至少有一
２ 面 目 标 跟 踪 算 法— —— 对偶空间转换跟踪算法
传感器网络跟踪中， 很多情况下 需要跟踪面积较大的目标， 例如森林
５０ 中兴通讯技术
２００８年２月 第１４卷 第１期 Ｆｅｂ． ２００８ Ｖｏｌ．１４ Ｎｏ．１
火灾中火灾边缘的推进轨迹， 台风的 行 进 路 线 等 。仅 通 过 局 部 节 点 的 协 作 无法侦测到完整的目标移动轨迹， 为 此有些学者提出使用对偶空间转换 方法决定由哪些节点参与跟踪， 以保 证对目标移动轨迹的完整侦测。
中 图 分 类 号 ： ＴＰ９２ 文 献 标 识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ： １００９－ ６８６８ （２００８ ） ０１－ ００４８－ ０３
摘 要 ： 无 线 传 感 器 网 络 由 于 其 自 组 织 性 、鲁 棒 性 及 节 点 数 量 巨 大 的 特 点 ， 非 常 适 合 于 目 标 跟 踪 。无 线 传 感 器 网 络 目 标 跟 踪 大 体 分 为 单 目 标 跟 踪 与 面 目 标 跟 踪 。单 目 标 跟 踪 主 要 采 用 双 元 检 测 协 作 跟 踪 、信 息 驱 动 协 作 跟 踪 、传 送 树 跟 踪 算 法 等 方 法 。 面 目 标 跟 踪 采 用 对 偶 空 间 转 换 算 法 等 方 法 。 在 无 线 传 感 器 网 络 目 标 跟 踪 中 ， 跟 踪 精 度 、跟 踪 能 量消耗和跟踪可靠性是需要考虑的主要问题。 关键词： 无线传感器网络； 目标跟踪； 自组织 Ａｂ ｓ ｔｒａ ｃｔ ： Ｔｈｅ Ｗｉｒｅ ｌｅ ｓ ｓ Ｓｅ ｎｓ ｏｒ Ｎｅ ｔｗ ｏｒｋ （ＷＳＮ）， ｂｅ ｃａｕｓ ｅ ｏｆ ｉｔｓ ｓ ｅ ｌｆ－ ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ ｃｈａｒａｃｔｅ ｒｉｓ ｔｉｃ ， ｒｏｂｕｓ ｔｎｅ ｓ ｓ ａｎｄ ｈｕｇｅ ｑｕａｎｔｉｔｙ ｏｆ ｎｏｄｅ ｓ ， ｉｓ ｐｅ ｒｆｅ ｃｔｌｙ ｓ ｕｉｔａｂｌｅ ｆｏｒ ｔａｒｇｅ ｔ ｔｒａｃｋｉｎｇ ． Ｎｏｗ ， ｔｈｅ ｒｅ ａｒｅ ｔｗ ｏ ｍ ａｉｎ ａｓ ｐｅ ｃｔｓ ｏｆ ｔａｒｇｅ ｔ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｉｎ ｔｈｅ ＷＳＮ — ｓ ｉｎｇｌｅ － ｔａｒｇｅ ｔ ｔｒａｃｋｉｎｇ ａｎｄ ｍｕｌｔｉ－ ｔａｒｇｅ ｔ ｔｒａｃｋｉｎｇ ． Ｃｏｏｐｅ ｒａｔｉｖｅ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｗ ｉｔｈ ｂｉｎａｒｙ－ ｄｅ ｔｅ ｃｔｉｏｎ ， ｉｎｆｏｒｍ ａｔｉｏｎ－ ｄｒｉｖｅ ｎ ｄｙｎａｍｉｃ ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｏｎ ， ａｎｄ ｄｙｎａｍ ｉｃ ｃｏｎｖｅ ｙ ｔｒｅ ｅ － ｂａｓ ｅ ｄ ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｏｎ ａｒｅ ｄｅ ｓ ｉｇｎｅ ｄ ｆｏｒ ｓ ｉｎｇｌｅ － ｔａｒｇｅ ｔ ｔｒａｃｋｉｎｇ ． Ｄｕａｌ－ ｓ ｐａｃｅ ａｐｐｒｏａｃｈ ｉｓ ｆｏｒ ｍ ｕｌｔｉ－ ｔａｒｇｅ ｔ ｔｒａｃｋｉｎｇ ． Ｔｒａｃｋｉｎｇ ｐｒｅ ｃｉｓ ｉｏｎ ， ｒｅ ｌｉａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｅ ｎｅ ｒｇｙ ｃｏｎｓ ｕｍ ｐｔｉｏｎ ａｒｅ ｔｈｅ ｍ ｏｓ ｔ ｉｍ ｐｏｒｔａｎｔ ｉｓ ｓ ｕｅ ｓ ｉｎ ｔｈｅ ＷＳＮ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｒｅ ｑｕｉｒｉｎｇ ｔｈｏｒｏｕｇｈ ｃｏｎｓ ｉｄｅ ｒａｔｉｏｎ ． Ｋｅ ｙ ｗ ｏ ｒｄ ｓ ： ｗ ｉｒｅ ｌｅ ｓ ｓ ｓ ｅ ｎｓ ｏｒ ｎｅ ｔｗ ｏｒｋｓ ； ｔａｒｇｅ ｔ ｔｒａｃｋｉｎｇ ； ｓ ｅ ｌｆ－ ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ