面向目標跟蹤的無線傳感器聚簇能量管理方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了無線傳感器能量管理【技術領域】中一種面向目標跟蹤的無線傳感器聚簇能量管理方法。包括，當目標進入無線傳感器網絡時，探測到目標的所有無線傳感器形成初始聚簇；從初始聚簇中隨機選取一個無線傳感器作為簇頭，簇頭計算當前時刻目標的位置并預測下一時刻目標的位置；簇頭向目標的預測位置廣播，在發(fā)出應答信號的無線傳感器中，選取有效提供目標信息的傳感器組成最優(yōu)更新聚簇，再從該聚簇中選擇剩余能量最多的傳感器作為更新簇頭；僅在簇頭和更新簇頭不同時，將相關參數(shù)從簇頭傳遞至更新簇頭；并以更新簇頭替代簇頭進行下一次循環(huán)，來追蹤目標。本發(fā)明有效實現(xiàn)了目標檢測與跟蹤，并保證了最優(yōu)聚簇和較低的計算復雜度。
【專利說明】面向目標跟蹤的無線傳感器聚簇能量管理方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明屬于無線傳感器能量管理【技術領域】，尤其涉及一種面向目標跟蹤的無線傳感器聚簇能量管理方法。
【背景技術】
[0002]無線傳感器網絡(WSN)因其可靠性、可擴展性、經濟性、以及易于部署等特性在軍事、民用、以及生態(tài)領域獲得了廣泛應用。另一方面，WSN也因其自身的能量供應、無人操作、帶寬等方面的局限性，面臨著獨有的技術挑戰(zhàn)。而其中，能量供應受限是WSN最主要的局限性之一。因為大部分的傳感器是由電池驅動的，而它們往往被部署在無人能到達的區(qū)域，幾乎難以實現(xiàn)替換電池或給電池充電。目前國內外有大量的研究課題致力于提高傳感器的能量利用率，或者通過能量控制機制來延長傳感器網絡的壽命。其中，傳感器聚簇策略已是公認的、能夠在有限的能量和帶寬限制下，有效提高WSN的服務質量(QOS)和可擴展性的策略。它的核心就是依據(jù)節(jié)點密度、位置及其他因素將一個分布式的WSN劃分為多個子集。每個子集被稱為一個聚簇(cluster)，其中一個傳感器節(jié)點被選作聚簇的主節(jié)點(簇頭，cluster head),用于監(jiān)管聚簇中其他從屬節(jié)點(slaves)。聚簇的優(yōu)勢在于,對于大部分節(jié)點而言，數(shù)據(jù)的傳輸從整個網絡范圍縮減到聚簇內的小范圍傳輸，僅有簇頭之間需要遠距離的通信。
[0003]WSN的能量管理策略都是面向應用的。大部分以數(shù)據(jù)為中心的WSN應用都采用Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy (LEACH)策略，該策略讓網絡中的傳感器節(jié)點隨機成簇，并輪流擔當簇頭的角色，以使得網絡中的能量消耗盡可能平均，從而達到延長整個網絡壽命的目的。但隨機選取簇頭和成簇的方式容易帶來大量不確定因素，在選取簇頭的時候也未考慮候選節(jié)點的能量消耗程度，從而容易導致整個網絡的能耗不均，最終影響網絡壽命。Misra等人提出了改進的LEACH算法,在選擇簇頭節(jié)點的時候比較候選節(jié)點的剩余能量。然而，這兩種策略都是為數(shù)據(jù)融合應用而提出的，無論節(jié)點所在位置是否有事情發(fā)生，都要求網絡中所有的節(jié)點參與“成簇”過程。然而網絡中的能量消耗是與網絡中的活躍節(jié)點數(shù)目成正比的，就經濟性的原則而言，應當傾向于采用事件驅動型的方式。
[0004]事實上，在WSN的各種應用中，目標跟蹤一直是研究者們廣泛關注的課題，例如野生動物監(jiān)測、高速公路、戰(zhàn)場監(jiān)控等。而目標跟蹤過程中的目標檢測、數(shù)據(jù)融合、各傳感器節(jié)點之間的協(xié)同工作等都不可避免地帶來了相應的能量消耗。跟蹤精度要求越高，相應的資源占用、能量消耗也就越大。為了盡可能在網絡資源消耗與目標跟蹤質量之間達到平衡，相應的能量管理策略自然是必不可少的。事實上，在剛才所提到的聚簇策略的基礎上，還需要合理的聚簇激活調度策略來進一步控制能耗。具體說來，可以將現(xiàn)有的面向目標跟蹤的聚簇管理策略分為兩大類:預成簇和應激成簇策略。前者事先將整個網絡靜態(tài)地劃分為若干個聚簇，后者則等到有事件發(fā)生再激活成簇過程。但無論哪種策略，在任一時刻都只有一個簇頭處于激活狀態(tài)以負責當前時刻的目標跟蹤?，F(xiàn)有的針對目標跟蹤的傳感器聚簇管理策略有Chen等人提出的層次型WSN，該網絡由靜態(tài)的簇頭所形成的主干與動態(tài)的從屬節(jié)點構成，它的主要缺點就是當被跟蹤目標的速度提升時跟蹤性能會顯著下降。Tseng等人提出使用一個移動代理來跟蹤目標并協(xié)調傳感器節(jié)點工作的策略，然而，他們并未評估該策略所導致的能量與其他資源的消耗，此外，對于不規(guī)則的WSN網絡拓撲而言，選擇簇頭節(jié)點與從屬節(jié)點的能量與時間開銷相對較大。
[0005]從上述描述中可以發(fā)現(xiàn)，WSN的壽命不僅僅取決于整個網絡的總能量消耗，更重要的是能量消耗的分布程度。如果能盡可能的使網絡中的能量消耗均勻分布，就能避免因少數(shù)某些個傳感器電池耗盡而導致的整個網絡癱瘓，甚至夭折的情況出現(xiàn)。

【發(fā)明內容】

[0006]本發(fā)明的目的在于，提供一種面向目標跟蹤的無線傳感器聚簇能量管理方法，用于解決現(xiàn)有的無線傳感器聚簇能量管理策略存在的不足。
[0007]為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提出的技術方案是，一種面向目標跟蹤的無線傳感器聚簇能量管理方法，其特征是所述方法包括:
[0008]步驟1:當目標進入無線傳感器網絡時，探測到目標的所有無線傳感器形成初始聚簇；
[0009]步驟2:從初始聚簇中隨機選取一個無線傳感器作為簇頭CHtl,并令當前時刻t=l ；
[0010]步驟3:在簇頭OV1中計算時刻t-Ι目標的實際位置Xw并估計時刻t目標的預測位置X' t；
[0011]步驟4:簇頭OV1向目標的預測位置V t發(fā)出廣播；
[0012]步驟5:距離目標預測位置X' t小于等于無線傳感器探測半徑Y的無線傳感器向簇頭CHw發(fā)出包含自身位置和剩余能量的應答信號；
[0013]步驟6:簇頭OV1在發(fā)出應答信號的無線傳感器中動態(tài)選取有效提供目標信息的無線傳感器組成最優(yōu)更新聚簇，并選取最優(yōu)更新聚簇中剩余能量最多的無線傳感器作為簇頭 CHt ；
[0014]步驟7:判斷OV1 ≠CHt是否成立，如果OV1 ≠ CHt,則執(zhí)行步驟8 ;否則，跳至步驟9 ;
[0015]步驟8:在簇頭OV1和簇頭CHt之間傳遞用于計算目標實際位置和估計目標預測位置的參數(shù)；
[0016]步驟9:令t=t+l,返回步驟3。
[0017]在步驟6中,所述組成最優(yōu)更新聚簇采用公式Stjp= {v I argmin[dis (c[V],X' t)]}；
[0018]其中，Stjp為最優(yōu)更新聚簇；
[0019]V e V且num(v)≥3, V為所有發(fā)出應答信號的無線傳感器組成的集合,num(V)為最優(yōu)更新聚簇Stjp中無線傳感器的數(shù)量；
[0020]c [V]為最優(yōu)更新聚簇中所有無線傳感器的中心；
[0021]V t為時刻t目標的預測位置；
[0022]dis(c[v],X' t)為 c[v]與 x'4勺距離。
[0023]本發(fā)明針對同構的WSN而提出，利用類Dijkstra算法動態(tài)地選取能夠最有效提供關于目標信息的節(jié)點來形成聚簇，實現(xiàn)目標檢測與跟蹤的任務，其保證了最優(yōu)聚簇和較低的計算復雜度，相較于預成簇策略更具魯棒性和安全性，尤其在應對惡意外部攻擊的時候更具優(yōu)勢。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0024]圖1是面向目標跟蹤的無線傳感器聚簇能量管理方法流程圖；
[0025]圖2是貝葉斯推理方法示意圖；
[0026]圖3是變分模型示意圖；
[0027]圖4是連續(xù)兩個時刻間應激式動態(tài)成簇過程示意圖。
【具體實施方式】
[0028]下面結合附圖，對優(yōu)選實施例作詳細說明。應該強調的是，下述說明僅僅是示例性的，而不是為了限制本發(fā)明的范圍及其應用。
[0029]圖1是面向目標跟蹤的無線傳感器聚簇能量管理方法流程圖，如圖1所示，本發(fā)明提供的面向目標跟蹤的無線傳感器聚簇能量管理方法包括:
[0030]步驟1:當目標進入無線傳感器網絡時，探測到目標的所有無線傳感器形成初始聚簇。
[0031]在本實施例中，假設無線傳感器以密度d隨機分布在整個網絡區(qū)域，且無線傳感器的探測半徑為Y，則網絡中任意一點被3個以上無線傳感器探測到的概率為:
[0032]
【權利要求】
1.一種面向目標跟蹤的無線傳感器聚簇能量管理方法，其特征是所述方法包括: 步驟1:當目標進入無線傳感器網絡時，探測到目標的所有無線傳感器形成初始聚簇； 步驟2:從初始聚簇中隨機選取一個無線傳感器作為簇頭CHtl，并令當前時刻t=l ； 步驟3:在簇頭OV1中計算時刻t-Ι目標的實際位置Xw并估計時刻t目標的預測位置 X' t ； 步驟4:簇頭OV1向目標的預測位置V t發(fā)出廣播； 步驟5:距離目標預測位置X' t小于等于無線傳感器探測半徑Y的無線傳感器向簇頭CHw發(fā)出包含自身位置和剩余能量的應答信號； 步驟6:簇頭OV1在發(fā)出應答信號的無線傳感器中動態(tài)選取有效提供目標信息的無線傳感器組成最優(yōu)更新聚簇，并選取最優(yōu)更新聚簇中剩余能量最多的無線傳感器作為簇頭CHt; 步驟7:判斷OV1 Φ CHt是否成立，如果OV1 Φ CHt,則執(zhí)行步驟8 ;否則，跳至步驟9 ；步驟8:在簇頭OV1和簇頭CHt之間傳遞用于計算目標實際位置和估計目標預測位置的參數(shù)； 步驟9:令t=t+l,返回步驟3。
2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征是步驟6中，所述組成最優(yōu)更新聚簇采用公式Sop= {v I argmin[dis (c[v], X; t)]}； 其中，Stjp為最優(yōu)更新聚簇； Ve V且num(v)≥3, V為所有發(fā)出應答信號的無線傳感器組成的集合，num(v)為最優(yōu)更新聚簇Stjp中無線傳感器的數(shù)量； c[v]為最優(yōu)更新聚簇中所有無線傳感器的中心； Vt為時刻t目標的預測位置； dis(c[v], t)為 c[v]與 X' t 的距離。
【文檔編號】H04W40/10GK103686923SQ201310739336
【公開日】2014年3月26日 申請日期:2013年12月26日 優(yōu)先權日:2013年12月26日
【發(fā)明者】滕婧, 周蓉, 周景, 何慧, 張瑩 申請人:華北電力大學