无线传感器网络中移动目标的定位与跟踪*

赵晓侠， 鞠成恩

(昆明理工大学 信息工程与自动化学院，云南 昆明 650500)

无线传感器网络中移动目标的定位与跟踪*

赵晓侠， 鞠成恩

(昆明理工大学 信息工程与自动化学院，云南 昆明 650500)

对侵入无线传感器网络中的目标，提出了一种移动节点和静态节点相结合的定位与跟踪方式。静态节点可以发现侵入传感器网络中的目标，移动节点与静态节点配合进一步确定目标的具体位置。仿真实验验证表明：该方法可以减少大规模的频繁移动节点，不需要过多地对移动节点的选择和运动进行特别复杂的计算，具有较好的定位精度和鲁棒性，对多目标的定位与跟踪研究有一定的启发作用。

无线传感器网络； 移动节点； 定位

0 引 言

无线传感器网络(wireless sensor networks，WSNs)，在环境监测、交通、军事等方面都发挥着重要的作用[1]。节点定位与跟踪是其基本功能之一，对于目标跟踪，可以分为主动侦测和被动侦测两种。在实际应用中，节点的移动性增加了节点定位的难度，使得被动侦测的研究更具有挑战性。

本文提出了一种新的方式管理传感器节点的移动性，即静态节点与动态节点相结合，简化单目标跟踪方法，提高了跟踪可靠性和鲁棒性：1)对侵入目标进行探测；2)估计目标的当前位置，确定移动节点应部署的位置；3)通过对可移动节点的位置重新部署，配合静态节点以获得更准确的目标定位。

1 目标定位

采用加权质心算法(W-Centroid)对目标节点进行定位[2]，传感器节点探测到目标后，形成一个将目标包围的多边形，通过计算该多边形的几何质心得到目标的位置。具体实现过程：当传感器节点探测到目标时，将此信号量设置一个门限值，当超过这一门限值时，将该传感器节点纳入到假设以目标节点为质心的多边形中。利用探测节点和目标节点之间的接收信号强度指示值(received signal strength indication,RSSI)作为依据，计算每个探测节点的权值，通过权值来体现探测节点对质心坐标作用的大小。其中未知节点的估计坐标由式(1)得出

(1)

式中 P为目标结点的位置；Si为传感器节点，当目标结点与传感器节点的距离小于R时，将传感器节点纳入质心多边形中；(xi，yi)为各个传感器节点的坐标；wi为各个探测节点的权重。

2 传感器位置确定

如果只有移动传感器，传感器移动很容易产生探测信号无法完全覆盖的盲区[3]，因此,采用静态节点与动态节点相结合的方式。通过静态节点保证整个区域均被覆盖，而动态节点则使得对目标的定位更加精确。

图1 静态传感器布置

图1中，区域中除4圆交汇的O点可以被4只传感器同时探测到外，其他各点最多也只能被2只静态传感器探测到，无法满足定位要求，本文采用可移动传感器与静态传感器相配合的策略弥补了探测精度不足的问题。将移动传感器移动到O点，与其四周的静态传感器共同组成一个探测区，如图2所示，目标在这个区域内的任何地方均可以由O处的移动节点和其周围静态节点组成的三角形或四边形合力探测定位。而且可以根据目标的速度、传感器的探测半经实时组成一个更大动态探测区，用4个移动节点便可以与其周围9个静态节点组成一个区域获取目标的位置。

图2 静态节点与动态节点组成的局部探测区

3 确定移动节点部署位置

当目标节点进入到某个静态传感器节点S的探测范围时，将与S距离较近的4个可移动节点移动到S与周边8个静态传感器节点探测圆的交汇处a,b,c,d，如图3所示，4个移动节点便与另外9个静态节点组成了一个局部探测区。

图3 静态节点发现目标时动态节点的位置移动示意

4 仿 真

图4 静态节点和移动传感器初始部署位置和目标轨迹

当目标侵入探测区时，由中央处理设备控制4只移动传感器到目标所在区域，与周围9只静态传器组成局部探测跟踪区。将组成多边形的传感器节点所在坐标以及对目标探测的信号强度等数据传至中央处理设备，计算加权质心坐标对目标所在的位置进行定位。图5所示为目标经过整个探测区域的过程中形成的多边形。当目标进入1只静态传感器探测范围边缘时作为一个探测点，移动可移动传感器与静态节点一起形成局部探测区对目标进行探测。图6为目标移动过程中局部探测区内传感器测量值与实际误差。

图5 目标移动过程中传感器探测形成的多边形轨迹

5 结 论

通过静态节点与动态相结合的较简单方式，在保证整个探测区域被覆盖的前提下使用较少的静态节点，辅以有限的可移动节点实现对单个目标的定位与跟踪。仿真实验

图6 使用本文方法测量与实际误差

结果表明：不仅可靠性可以得到保证，而且，采用了局部探测的方式可以节约能源。另外，文中仅仅对单移动目标进行了定位，在适当扩大局部探测区或对传感器节点进行分布式管理的条件下，也可以考虑将研究范围扩大到多目标的情况[5]。

[1] 孙利民，李建中，陈 渝，等．无线传感器网络[M]．北京：清华大学出版社，2005．

[2] 王曙光．无线传感器网络的分区域质心定位算法[J]．传感器与微系统，2014，33(12)：149-151，154．

[3] 邢冬平，段 富，樊茂森．基于极坐标的无线传感器网络覆盖盲区发现算法[J]．传感器与微系统，2014，33(9)：117-119.

[4] 凡高娟，郭拯危．无线传感器网络节点部署研究进展[J]．传感器与微系统，2012，31(4)：1-3，6.

[5] 胡鹏涛，杜 军，潘运亮．多目标多传感器数据融合轨迹追踪的建模与仿真[J]．传感器与微系统，2010，29(11)：82-85，89.

Localization and tracking of mobile target in wireless sensor networks*

ZHAO Xiao-xia， JÜ Cheng-en

(Faculty of Information Engineering and Automation,Kunming University of Science and Technology,Kunming 650500,China)

Aiming at target intruding into wireless sensor networks(WSNs),a method of positioning and tracking is proposed based on combination of mobile nodes and static nodes.Static nodes can find the target intruding into sensor network,the mobile nodes and the static nodes will determine the specific location of the target further.The simulation results show that the method can reduce the mobility of the nodes in large scale,also it does not need too much complex calculation on selection and motion of the mobile nodes,it has better localization precision and robustness and has certain help for multitarget localization and tracking research.

wireless sensor networks(WSNs); mobile node; localization

10.13873/J.1000—9787(2017)09—0151—02

2016—08—17

国家自然科学基金地区基金资助项目(KKGD201303043)

TP 212

A

1000—9787(2017)09—0151—02

赵晓侠(1965-)，女，副教授，主要从事计算机应用及工业自动化等研究工作。

鞠成恩(1981-)，男，硕士研究生，主要研究方向为计算机应用等研究工作。