一種基于遷移壓縮感知的多種類多目標被動式定位方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于遷移壓縮感知的多種類多目標被動式定位方法，具體包括如下步驟：步驟一，傳感器節(jié)點部署；步驟二，采集數(shù)據(jù)為確定遷移函數(shù)做準備；步驟三，確定不同種類目標的遷移函數(shù)；步驟四，利用步驟三得到的遷移函數(shù)將感知矩陣遷移；步驟五，目標定位。本發(fā)明的方法基于遷移壓縮感知，能夠滿足野生動物保護的稀疏網(wǎng)絡部署、低數(shù)據(jù)采集量、低能耗的需求。與已有的被動式定位方法相比，對于新出現(xiàn)的一類目標，無需重新構(gòu)建定位模型(感知矩陣)，即可完成高精度定位。其突出優(yōu)點在于，重新構(gòu)建定位模型即感知矩陣往往需要花費大量的人力和物力，使用本發(fā)明的方法可以節(jié)省人力和物力，能滿足面向多種類多目標的野生動物定位的需求。
【專利說明】一種基于遷移壓縮感知的多種類多目標被動式定位方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及無線網(wǎng)絡的應用，特別是一種面向多種類野生動物的多目標被動式定位方法。
【背景技術】
[0002]野生動物在自然界中具有重要的生態(tài)地位和生態(tài)功能，是整個生態(tài)鏈中不可或缺的環(huán)節(jié)之一，如何有效對其進行監(jiān)測與保護，顯得尤為重要。傳統(tǒng)的野生動物保護采用人工方式手工記錄、統(tǒng)計，因此，傳統(tǒng)方式存在很多弊端，如:缺乏長期性、實時性，也有一定的困難性和危險性，另外，時空割裂，難以對獲取的數(shù)據(jù)進行時間、空間、現(xiàn)象的綜合分析。而目前無線傳感器網(wǎng)絡的出現(xiàn)，為解決上述問題提供了技術支撐。
[0003]無線傳感器網(wǎng)絡是由部署在被監(jiān)測區(qū)域的大量分布式傳感器節(jié)點組成的，它綜合了傳感器技術、無線通信技術、嵌入式技術和計算機技術等多種領域技術，通過各種類型的傳感器對物質(zhì)的性質(zhì)、環(huán)境的狀態(tài)以及行為模式等信息進行大規(guī)模、長期、實時的獲取，并通過802.15.4通信協(xié)議以自組織的方式將感知數(shù)據(jù)傳送至遠程數(shù)據(jù)中心。其中，無線傳感器網(wǎng)絡的“被動式”定位技術為野生動物的活動軌跡監(jiān)測提供了有效解決方案，其優(yōu)點是“無需”給野生動物身上佩戴設備就能準確定位和追蹤野生動物。
[0004]“被動式”的基本原理是利用目標在“不同位置”處對無線信號遮擋造成的“信號衰減RSS (Received Signal Strength)也不同”這種先驗知識來定位，當收集到一組信號衰減值RSS后，根據(jù)先驗知識可反推出目標位置?，F(xiàn)有的許多定位方法都要求待定位目標攜帶設備(如GPS模塊，RFID標簽)，然而野生動物不方便攜帶設備，并且動物保護專家也不建議這樣做。因此“被動式”定位技術是實現(xiàn)定位是面向野生動物保護的重要需求之一。
[0005]面向野生動物的被動式定位技術存在以下挑戰(zhàn):野生動物種類繁多，不同種類的野生動物其形狀大小也不一樣(如，金絲猴和老虎)，因此不同種類的野生動物對信號遮擋的衰減(即鏈路測量得到的RSS值)也不一樣，導致不同種類野生動物的定位模型也各不同。定位模型，指如以張顛等為代表的基于學習定位方法中的先驗知識庫，如以JosephWilson等為代表的基于層析圖像定位方法中的層析圖像庫，如以房鼎益等的為代表的基于壓縮感知定位方法中的感知矩陣。這種不同迫使針對不同種類野生動物(目標)需要建立不同的定位模型(先驗知識庫或?qū)游鰣D像庫或感知矩陣)。通常情況下建立一個定位模型，需要讓特定種類目標遍歷監(jiān)測區(qū)域內(nèi)的所有位置，并在每個位置上采集足夠的RSS值，然后用這些采集到的RSS樣本值根據(jù)不同的方法建立其對應的定位模型，因此，建立定位模型的過程是很費人力和物力的。例如對于一間100平方米的房間，每I平方米采集100個RSS值(由于環(huán)境噪聲等影響，采集的該樣本值應越多越好，通常采集100個)，以每秒鐘的采集I個RSS值的頻率來算，完成特定種類目標的定位模型的建立至少也需要2.7小時完成，而對于更廣闊的野外環(huán)境來說，建立一個定位模型的復雜度更是不言而喻。
[0006]截止目前為止，許多被動式定位方法都沒有考慮到該問題，它們大體分為以下3類:[0007]第一類:以張顛等為代表的基于學習的被動式定位。如圖1(a)所示，在定位區(qū)域?qū)⒐?jié)點部署成六邊行，六邊形的中心部署一個發(fā)射節(jié)點，該節(jié)點同各個頂點的節(jié)點通信。目標在不同位置處對無線電信號RSSI干擾不同，建立位置與RSSI值之間的學習關系。當全網(wǎng)節(jié)點收到一組RSSI變化值時，可以推出目標所在的位置。
[0008]該方法的缺點是，I)其定位模型(先驗知識庫)只能用于同一類目標，對于其他種類的目標需要重新建立定位模型(先驗知識庫)；2)對多目標定位不夠精確。如圖1(a)所示，當多個目標不在同一個三角形內(nèi)(如目標I和目標2)時，該算法可以給出多個目標的位置，但當多個目標在同一個三角形內(nèi)(如目標2和目標3)時，該算法誤將多個目標等效成一個目標，且只給出該等效目標的位置，即將2個目標定位成一個并不存在的目標，并且該方法的多目標定位精度依賴于三角形的大小。為了稀疏部署，三角行一般選取的比較大(2m至3m)，因此該方法的多目標定位誤差一般在2m至3m，誤差較大。
[0009]第二類:以Jos印h Wilson等為代表的層析成像被動式定位。如圖1(b)所示，傳感器節(jié)點均勻部署在定位區(qū)域四周，所有節(jié)點兩兩之間洪范通信。目標在區(qū)域內(nèi)活動會對部分兩兩個通信的節(jié)點造成干擾。目標在不同位置處對無線電信號RSS干擾不同，當全網(wǎng)節(jié)點收到一組變化的RSS值時，將這些RSS值用層析圖像的方法在對對應的區(qū)域位置顯示出來，從而實現(xiàn)定位。
[0010]該類方法的缺點是，I)其定位模型(層析圖像庫)只能用于同一類目標，對于其他種類的目標需要重新建立定位模型(層析圖像庫)；2)需要全網(wǎng)中任意兩個節(jié)點通信，若全網(wǎng)節(jié)點數(shù)為2M，則通信鏈路數(shù)為M(2M_1)，網(wǎng)絡能耗高，對于能量有限的無線傳感器網(wǎng)絡來說并不適用。
[0011]第三類:以房鼎益為代表的基于壓縮感知的被動式定位。如圖1(c)所示，在定位區(qū)域的兩側(cè)部署數(shù)量相等的節(jié)點，兩側(cè)對應的節(jié)點之間相互通信。定位前，讓測試目標在每個位置(網(wǎng)格)處走一遍，所有鏈路收集目標在每個網(wǎng)格處時的RSS值并構(gòu)建感知矩陣；定位時，所有鏈路收集一組RSS值，通過改組數(shù)據(jù)和感知矩陣，可一次性得到多個目標的位置信息。該方法較前兩種方法在定位精度上有提高，并且能耗低(不需要節(jié)點兩兩洪范通信)，即可以很好的解決前兩種方法的第二個缺點。但是該方法的定位模型(感知矩陣)只能用于同一類目標，對于其他種類的目標需要重新建立定位模型(感知矩陣)。
[0012]綜上所述，這三類定位方法都沒有考慮到野生動物多樣性的問題(不同種類的目標形狀不同，導致RSS干擾不同，需要建立不通風定位模型)，即用一種種類的野生動物建立的定位模型(張顛等的先驗知識庫，Joseph Wilson等的層析圖像庫,房鼎益等的感知矩陣)，不能用于定位其他種類的野生動物。同時，現(xiàn)實情況中針對每種種群的野生動物建立一個獨特的定位模型是及其復雜、耗費人力、不現(xiàn)實的，因此，面對多種類的野生動物被動式定位需要新的技術來支持。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0013]針對上述現(xiàn)有技術中存在的缺陷或不足，綜合考慮野生動物監(jiān)測在稀疏網(wǎng)絡部署、降低數(shù)據(jù)采集量及能耗、降低定位模型建立代價等方面的需求，本發(fā)明在基于壓縮感知的被動式定位方法的基礎上，提供一種基于遷移壓縮感知的多種類多目標被動式定位方法。該方法首先在同一位置處針對每一類種類目標，用同一條鏈路采集一組RSS值，然后通過這些不同組的RSS值需找對應于每種目標的遷移函數(shù)。這些遷移函數(shù)能將對應種類目標的RSS值變換到另一個空間，在該空間內(nèi)所有目標的RSS值分布非常接近，即不同種類目標對鏈路的擾動已經(jīng)映射成一樣的，對與定位方法來說可以不用再區(qū)分目標種類的不同。與此同時，將已有的某類目標的感知矩陣(事先通過人工測量得到)用該類目標對應的遷移函數(shù)將其遷移，也變換到上述空間中，使得一種種類目標的感知矩陣能夠應用到其他種類的目標，從而有效降低多種類目標定位的模型(感知矩陣)建立復雜度。
[0014]為了實現(xiàn)上述任務，本發(fā)明采取如下的技術解決方案:
[0015]一種基于遷移壓縮感知的多種類多目標被動式定位方法，具體包括如下步驟:
[0016]步驟一，傳感器節(jié)點部署；
[0017]步驟二，采集數(shù)據(jù)為確定遷移函數(shù)做準備；
[0018]找到監(jiān)測區(qū)域中的T類目標，并將這T類目標用集合H= {h”...，h1；...，hk,...，hT}表示，其中，hx表示第I類目標，hk表示第k類目標；然后，分別讓每類目標中的一個目標位于監(jiān)測區(qū)域內(nèi)的一固定位置，基站以一定時間間隔連續(xù)采集某條鏈路的RSS值，得到
第1類目標對應的一組RSS值集合
【權(quán)利要求】
1.一種基于遷移壓縮感知的多種類多目標被動式定位方法，其特征在于，具體包括如下步驟: 步驟一，傳感器節(jié)點部署； 步驟二，采集數(shù)據(jù)為確定遷移函數(shù)做準備； 找到監(jiān)測區(qū)域中的T類目標，并將這T類目標用集合H= {hi，…，h1；…，hk,…，hT}表示，其中，h1表示第I類目標，hk表示第k類目標；然后，分別讓每類目標中的一個目標位于監(jiān)測區(qū)域內(nèi)的一固定位置，基站以一定時間間隔連續(xù)采集某條鏈路的RSS值，得到第I類目標對應的一組RSS值集合:
2.如權(quán)利要求1所述的基于遷移壓縮感知的多種類多目標被動式定位方法，其特征在于，所述步驟I的具體步驟如下: 將面積為S=a*b的長方形定位區(qū)域劃分為N個ω*ω的方格，若定位區(qū)域邊長a或b不能整除方格的邊長ω，則將不能整除時得到的商向上取整確定方格的數(shù)目，保證定位區(qū)域完全被方格所覆蓋；將這N個方格按照從左到右，從上而下的順序依次編號:1，2，...，」，…，Ν-1, N ;在位于定位區(qū)域一條邊上的每個方格的外側(cè)邊緣中點上放置一個發(fā)射節(jié)點，節(jié)點距離地面Htl，共部署M個發(fā)射節(jié)點；在該邊的對邊上用同樣的方法部署M個接收節(jié)點；在接收節(jié)點的通信半徑內(nèi)部署基站，并將該基站與PC機相連，PC機用于收集并分析數(shù)據(jù)。將M個發(fā)射節(jié)點和M個接收節(jié)點按照從上而下的順序依次分別編號為ΤΧ-1，ΤΧ-2，…，TX-1，…，TX-M和RX-l，RX-2，…，RX-q，…，RX_M ;網(wǎng)絡拓撲設定為，當且僅當i=q時設定兩個節(jié)點能夠通信；發(fā)射節(jié)點每隔0.5s發(fā)送一個數(shù)據(jù)包，每個接收節(jié)點將收到的RSS值轉(zhuǎn)發(fā)給基站，基站將接收到的數(shù)據(jù)傳輸給PC機。
3.如權(quán)利要求2所述的基于遷移壓縮感知的多種類多目標被動式定位方法，其特征在于，所述步驟I中的邊長ω不小于0.5m。
【文檔編號】H04W64/00GK103702282SQ201310652152
【公開日】2014年4月2日 申請日期:2013年12月4日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月4日
【發(fā)明者】王舉, 房鼎益, 常儷瓊, 陳曉江, 聶衛(wèi)科, 邢天璋, 劉晨, 張遠 申請人:西北大學