無線傳感網(wǎng)絡中的目標跟蹤技術(shù)

摘要：無線傳感器網(wǎng)絡由于其自組織性、魯棒性及節(jié)點數(shù)量巨大的特點，非常適合于目標跟蹤。無線傳感器網(wǎng)絡目標跟蹤大體分為單目標跟蹤與面目標跟蹤。單目標跟蹤主要采用雙元檢測協(xié)作跟蹤、信息驅(qū)動協(xié)作跟蹤、傳送樹跟蹤算法等方法。面目標跟蹤采用對偶空間轉(zhuǎn)換算法等方法。在無線傳感器網(wǎng)絡目標跟蹤中，跟蹤精度、跟蹤能量消耗和跟蹤可靠性是需要考慮的主要問題。

關(guān)鍵詞：無線傳感器網(wǎng)絡；目標跟蹤；自組織

Abstract:TheWirelessSensorNetwork (WSN), because of its self-organizing characteristic, robustness and huge quantity of nodes, is perfectly suitable for target tracking. Now, there are two main aspects of target tracking in the WSN—single-target tracking and multi-target tracking. Cooperative tracking with binary-detection, information-driven dynamic collaboration, and dynamic convey tree-based collaboration are designed for single-target tracking. Dual-space approach is for multi-target tracking. Tracking precision, reliability and energy consumption are the most important issues in the WSN tracking requiring thorough consideration.

Keywords:wirelesssensornetworks; target tracking; self-organizing

在無線傳感器網(wǎng)絡的許多實際應用中，跟蹤運動目標是一項基本功能。由于傳感器節(jié)點體積小、價格低廉、采用無線通信方式，以及傳感器網(wǎng)絡部署隨機，具有自組織性、魯棒性和隱藏性等特點，無線傳感器網(wǎng)絡非常適合于移動目標的定位和跟蹤[1]。例如在戰(zhàn)場上及時跟蹤敵方的車輛的行進路線和兵力的調(diào)動情況，將獲取的戰(zhàn)場信息及時發(fā)送回我方指揮中心。

按照跟蹤對象的數(shù)量不同，無線傳感器網(wǎng)絡的目標跟蹤可以分為單目標跟蹤和多目標跟蹤。單目標跟蹤是指無線傳感器網(wǎng)絡的多個或全部節(jié)點協(xié)作跟蹤同一個目標。傳感器節(jié)點交換偵測數(shù)據(jù)，確定目標的位置和運動軌跡，預測目標的運動方向，并通過一定的喚醒機制使得目標運動方向上的節(jié)點及時加入跟蹤過程。單目標跟蹤是多目標跟蹤的基礎(chǔ)，目前無線傳感器網(wǎng)絡的目標跟蹤研究主要集中于單目標跟蹤。

1  單目標跟蹤

1.1雙元檢測協(xié)作跟蹤

雙元檢測目標跟蹤[2]中傳感器只有兩種偵測狀態(tài)：目標處在傳感器偵測距離之內(nèi)或目標處在傳感器偵測距離之外。圖1給出了這種雙元傳感器的模型，其中實心點表示傳感器節(jié)點。對于節(jié)點的偵測距離R，當目標傳感器節(jié)點的距離在(R－e)之內(nèi)時總會被檢測到，當目標距節(jié)點距離在(R＋e)之外時不會被檢測到，當目標距節(jié)點距離在(R－e)和(R＋e)之間時以一定的概率被檢測到。通常情況下e＝0.1R 。

雙元檢測傳感器不能檢測到目標的距離，只能判斷目標是否在偵測范圍內(nèi)。因此檢測到目標的節(jié)點只能確定包含目標的圓形區(qū)域，需要多個節(jié)點協(xié)作才能確定目標的位置信息。當目標進入偵測區(qū)域后，在節(jié)點足夠密集的情況下，任何時刻都有多個節(jié)點同時偵測到目標的位置區(qū)域。這些節(jié)點偵測范圍的重疊區(qū)域是一個相對較小的區(qū)域，目標就處于這個重疊區(qū)域內(nèi)，這樣，就能相對精確的確定目標位置。

基于雙元檢測的協(xié)作跟蹤適用于簡單低廉的傳感器節(jié)點，并通過大量密集部署節(jié)點保證跟蹤精度�；�于雙元檢測的協(xié)作跟蹤需要節(jié)點間的時鐘同步，并要求節(jié)點知道自身的位置信息。

1.2信息驅(qū)動協(xié)作跟蹤

對移動目標的偵測、分類、跟蹤通常需要傳感器節(jié)點進行協(xié)作。對節(jié)點跟蹤數(shù)據(jù)的融合能夠有效的提高跟蹤精度。通過選擇合適的節(jié)點進行協(xié)作能降低節(jié)點間的數(shù)據(jù)通信量，從而節(jié)省節(jié)點能量和通信帶寬。

信息驅(qū)動協(xié)作跟蹤[3]的核心思想就是傳感器節(jié)點利用自己偵測到的信息和接收到的其他節(jié)點的偵測信息判斷目標可能的運動軌跡，喚醒合適的傳感器節(jié)點在下一時刻參與跟蹤活動。由于使用了合適的預測機制，信息驅(qū)動的協(xié)作跟蹤能夠有效地減少節(jié)點間的通信量，從而節(jié)省節(jié)點有限的能量資源和通信資源。

圖2表示了一個信息驅(qū)動的協(xié)作跟蹤實例。網(wǎng)絡中包含兩類傳感器節(jié)點，分別裝有角度傳感器和距離傳感器。圖2中的粗箭頭表示目標穿過傳感器網(wǎng)絡的軌跡，圓形區(qū)域為傳感器節(jié)點的偵測范圍，用戶通過匯聚節(jié)點(如圖2中節(jié)點Q)查詢目標跟蹤信息，要求傳感器網(wǎng)絡每隔一段時間報告一次位置。傳感器網(wǎng)絡中任何時刻至少有一個節(jié)點處于活動狀態(tài)，負責存放當前目標跟蹤狀態(tài)信息，這個節(jié)點稱為跟蹤節(jié)點。

隨著目標移動，當前跟蹤節(jié)點負責喚醒并將現(xiàn)有的跟蹤信息傳遞給下一個跟蹤節(jié)點。目標進入傳感器區(qū)域時，離目標最近的節(jié)點a獲得目標位置的初始估計值，并計算出下一時刻節(jié)點b進行跟蹤能夠保證偵測數(shù)據(jù)的精度，使自己到節(jié)點b的通信代價在規(guī)定的范圍內(nèi)，則將獲得的目標位置估算值傳給節(jié)點b。b使用相同的標準選擇下一個跟蹤節(jié)點c，這個過程不斷重復直到目標離開傳感器網(wǎng)絡偵測區(qū)域。每隔一段時間節(jié)點就將目標位置信息返回給匯聚節(jié)點。

1.3傳送樹跟蹤算法

目前大多數(shù)傳感器網(wǎng)絡跟蹤算法都是集中式的，跟蹤信息需傳送到數(shù)據(jù)中心去進行綜合處理。基于傳送樹的跟蹤算法是一種分布式算法，節(jié)點只在本地收集數(shù)據(jù)并通過局部節(jié)點交換信息以完成目標跟蹤。

傳送樹是一種由移動目標附近的節(jié)點組成的動態(tài)樹型結(jié)構(gòu)[4]，并且會隨著目標的移動動態(tài)地添加或者刪除一些節(jié)點。移動目標附近的節(jié)點通過傳送樹結(jié)構(gòu)進行協(xié)作跟蹤，在保證對目標進行高效跟蹤的同時減少節(jié)點間的通信開銷。

圖3表示通過傳送樹進行目標跟蹤的過程。如圖3(a)所示，目標進入偵測區(qū)域時，在探測到目標的傳感器節(jié)點中選舉一個根節(jié)點，并構(gòu)造出初始傳送樹，如圖3(a)中藍色實線圈中的節(jié)點。傳送樹上每個節(jié)點周期性發(fā)出偵測信息，并傳送到根節(jié)點。根節(jié)點收集傳送樹上所有節(jié)點的偵測報告，進行數(shù)據(jù)融合處理，并將處理結(jié)果發(fā)送到匯聚節(jié)點。隨著目標的移動，傳送樹刪除那些距離目標越來越遠的節(jié)點，如圖3(b)中紅色實線圈外虛線圈內(nèi)的節(jié)點，并且喚醒目標移動方向上的節(jié)點將其加入傳送樹。當目標與根節(jié)點的距離超過一定閾值時，需要重新選舉根節(jié)點并重新構(gòu)造傳送樹，如圖3(b)中紅色實線圈中節(jié)點。

為了節(jié)省傳感器節(jié)點的能量，傳感器網(wǎng)絡采用網(wǎng)格狀的分簇結(jié)構(gòu)，如圖4所示。簇內(nèi)節(jié)點周期性地擔任簇頭節(jié)點。當該網(wǎng)絡沒有偵測事件發(fā)生時，只有簇頭節(jié)點處于工作狀態(tài)，普通節(jié)點則處于休眠狀態(tài)。當移動目標進入網(wǎng)格時，簇頭節(jié)點負責喚醒單元格中的其他節(jié)點。

2  面目標跟蹤算法——對偶空間轉(zhuǎn)換跟蹤算法

傳感器網(wǎng)絡跟蹤中，很多情況下需要跟蹤面積較大的目標，例如森林火災中火災邊緣的推進軌跡，臺風的行進路線等。僅通過局部節(jié)點的協(xié)作無法偵測到完整的目標移動軌跡，為此有些學者提出使用對偶空間轉(zhuǎn)換方法決定由哪些節(jié)點參與跟蹤，以保證對目標移動軌跡的完整偵測。

初始二維空間的直線y＝αx＋β ，它由α和β兩個參數(shù)唯一確定，其中α表示斜率，β表示截距。定義這條直線的兩個參數(shù)在初始空間的對偶空間中用點(－α，β)表示。同樣地，初始空間中的點(a，b)定義了對偶空間中的一條直線Φ＝a θ＋b 。這是一個一一映射關(guān)系，如圖5所示。

假設將面積較大的目標看成一個半平面，則它的邊界就是一條直線L：y＝αx＋β。對偶空間變換就是將每個傳感器節(jié)點P1、P2、P3、P4映射為對偶空間中的一條直線p1、p2、p3、p4，將目標的邊界映射為對偶空間中的一個點l(-α, β)。這樣，在初始空間中無規(guī)律分布的傳感器節(jié)點在對偶空間中便成為許多相交的直線，并將對偶空間劃分為眾多子區(qū)域，而跟蹤目標的邊界映射到對偶空間中是一個點，并處于某個子區(qū)域中，如圖6所示。這個子區(qū)域?qū)�應的幾條相交直線就是離目標最近的傳感器節(jié)點，再通過到初始空間的逆變換確定此時需要的跟蹤節(jié)點。

通過對偶跟蹤的方法，跟蹤問題轉(zhuǎn)換為在對偶空間中尋找包括目標邊界映射點的子區(qū)域。當目標移動時，映射點會進入其他子區(qū)域，這時需要喚醒新區(qū)域中的節(jié)點進行跟蹤，而讓原有區(qū)域中不再屬于新區(qū)域的節(jié)點轉(zhuǎn)入休眠狀態(tài)。

3  跟蹤目標需要考慮的問題

當前的目標跟蹤算法主要是針對不同環(huán)境下的單個目標跟蹤，如何以最低的能量代價高效地融合有效的信息是各種算法的核心問題。

3.1跟蹤精度

在目前的無線傳感器網(wǎng)絡的目標跟蹤常見算法中，目標的計算位置與實際位置間不可避免地存在誤差。提高跟蹤的精確度更有利于實際的應用以及實際的需要，但是并不意味著精度越高就越好。若要提高目標跟蹤精確度，必然需要融合較多節(jié)點的數(shù)據(jù)，這就會帶來較高的能量開銷。實際中需根據(jù)對結(jié)果精確度的要求和能量消耗等各方面進行綜合考慮。

3.2跟蹤能量消耗

由于用無線傳感器網(wǎng)絡跟蹤目標大都應用于實際環(huán)境，節(jié)點的能量消耗是一個非常關(guān)鍵的問題。因而要求傳感器節(jié)點不但能儲備能量(電池)，還要根據(jù)實際情況現(xiàn)場蓄能(太陽能)。跟蹤過程中選擇合適的節(jié)點參與跟蹤需要考慮該節(jié)點的通信能量消耗、感測能量消耗和計算能量消耗，其中通信能量消耗是最主要的部分[5]。在設計考慮跟蹤算法時要綜合平衡考慮這幾種能量消耗，找到合適的比重，以滿足較低的能量消耗，從而延長節(jié)點和網(wǎng)絡的壽命。

3.3跟蹤的可靠性

網(wǎng)絡可靠性差對跟蹤目標有很大影響，當前應用于目標跟蹤方法主要有集中式和分布式。集中式方法要求所有網(wǎng)絡節(jié)點在探測到目標后都要向匯聚節(jié)點發(fā)回探測結(jié)果，不但引入的通信開銷大，而且計算開銷也增加很多，這樣網(wǎng)絡的可靠性下降很快。分布式方法是一種較好的選擇，但是也要充分考慮跟蹤方法的魯棒性，能適應環(huán)境的變化，以增強網(wǎng)絡的可靠性。

4  結(jié)束語

無線傳感器網(wǎng)絡由于其靈活性、成本低、易于布置等特性，在目標探測跟蹤領(lǐng)域會有廣泛的應用前景。傳感器網(wǎng)絡目標跟蹤涉及目標檢測、定位、運動軌跡預測、預警等重要問題。在研究過程中需綜合傳感器網(wǎng)絡的自治性、低存儲和計算能力、數(shù)據(jù)傳送的魯棒性、通信延遲、可靠性等特點深入思考，并要在節(jié)省能耗、增大測量精度、延長生存期等性能指標的提高上進行更深入的研究。

5  參考文獻

[1]LiuJ,Cheung P, Zhao F, Guibas L. A dual-space approach to tracking and sensor management in wireless sensor networks. Palo Alto Research Center Technical Report P2002-10077, March, 2002. Also in: Proc 1st ACM Int’1 Workshop on Wireless Sensor Network and Applications, Atlanta, GA. 2003. 131-139.

[2]MechitovK,Sundresh S, Kwon Y, Agha G. Cooperative tracking with binary-detection sensor networks. In: Proc 1st Int’1 Conf on Embedded Networked Sensor Systems (SenSys’03), Los Angeles, CA, November 5-7, 2003.

[3]ZhaoF,Shin J, Reich J. Information-driven dynamic sensor collaboration for tracking applications. IEEE Signal Processing Magazine, March 2002.

[4]ZhangWS, Cao G H. DCTC: Dynamic convey tree-based collaboration for target tracking in sensor networks. IEEE Transactions on Wireless Communication, 2004, 3(5).

[5]PattemS,Poduri S, Krishnamachari B. Energy-quality tradeoffs for target tracking in wireless sensor networks. In: Proc 2nd Workshop on Information Processing in Sensor Networks (IPSN 2003), April 2003.

作者簡介：

劉博，南京郵電大學通信與信息工程學院在讀碩士研究生，本科畢業(yè)于南京郵電大學通信與信息工程學院。主要研究方向為無線傳感器網(wǎng)絡。