基于無線熱釋電傳感器網(wǎng)絡(luò)的人體目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的研究.pdf

1、人體跟蹤指的是在特定的跟蹤系統(tǒng)中，根據(jù)探測輸出信號，從而確定人體是否存在以及當(dāng)前所處位置的過程。人體跟蹤技術(shù)廣泛應(yīng)用于各種環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)、安全系統(tǒng)、智能輔助系統(tǒng)中，其往往涉及人身安全、緊急救援或貴重物品的保護(hù)，等等，具有重大的科學(xué)意義和市場前景。論文依托國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目，完整地構(gòu)建了基于無線熱釋電傳感器網(wǎng)絡(luò)的人體目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)。系統(tǒng)硬件采用了專門設(shè)計(jì)的輔以菲涅爾陣列的熱釋電傳感器網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)人體目標(biāo)運(yùn)動(dòng)檢測；系統(tǒng)軟件包含了多目標(biāo)跟蹤算法和

2、系統(tǒng)校準(zhǔn)算法兩個(gè)部分。
　　 在本文系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，面臨著如下的問題和挑戰(zhàn)：(1)熱釋電傳感器硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，包括如何提高感測解析度、優(yōu)化視覺域調(diào)節(jié)，和設(shè)計(jì)菲涅爾透鏡陣列；(2)傳感器節(jié)點(diǎn)的CPU容量限制以及嚴(yán)重受限的的網(wǎng)絡(luò)通信帶寬；(3)針對多人跟蹤應(yīng)用設(shè)計(jì)優(yōu)化的、低時(shí)空復(fù)雜度的、易于實(shí)際系統(tǒng)實(shí)施的分布式推理與學(xué)習(xí)算法；(4)建立準(zhǔn)確的、可拓展的分布式熱釋電傳感器網(wǎng)絡(luò)仿真系統(tǒng)平臺，并構(gòu)建實(shí)際場景中的系統(tǒng)測試平臺。針對這些問題，本文

3、所做的的主要工作為：
　　 首先，通過對熱釋電傳感器工作原理的研究，設(shè)計(jì)適用于人體目標(biāo)跟蹤的熱釋電傳感器。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建熱釋電傳感器節(jié)點(diǎn)并根據(jù)節(jié)點(diǎn)特性提出目標(biāo)定位方法以及傳感器網(wǎng)絡(luò)的整體架構(gòu)。
　　 其次，提出了目標(biāo)跟蹤問題的數(shù)學(xué)模型，并根據(jù)此數(shù)學(xué)模型提出目標(biāo)跟蹤的數(shù)學(xué)表達(dá)公式，為跟蹤算法指明研究方向；利用信號處理技術(shù)以及熱釋電傳感器網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和特點(diǎn)，提取目標(biāo)檢測結(jié)果，獲得事件序列信號，利用網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的幾何參數(shù)，為運(yùn)動(dòng)目

4、標(biāo)提供初步的定位結(jié)果。
　　 第三，基于系統(tǒng)硬件特性，設(shè)計(jì)分布式多目標(biāo)跟蹤算法。其算法的設(shè)計(jì)主要包括兩個(gè)部分，即數(shù)據(jù)-目標(biāo)關(guān)聯(lián)和運(yùn)動(dòng)濾波。在本文系統(tǒng)中，不同的目標(biāo)極有可能在傳感器的視角域內(nèi)相互遮擋，從而造成對傳感數(shù)據(jù)的解釋模糊，使系統(tǒng)精確度下降。為了解決這一問題，數(shù)據(jù)-目標(biāo)關(guān)聯(lián)必不可少。而運(yùn)動(dòng)濾波對不同的目標(biāo)的檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，消除檢測數(shù)據(jù)中的噪聲，并預(yù)測目標(biāo)的下一步位置坐標(biāo)，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤。本系統(tǒng)借鑒將目標(biāo)假設(shè)為剛性的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算

5、法JPDA和對系統(tǒng)資源消耗較小的卡爾曼濾波算法對目標(biāo)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。此外，針對分布式的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，將JPDA算法與分布式卡爾曼濾波結(jié)合，構(gòu)建完整的分布式目標(biāo)跟蹤算法方案，延長整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的生存周期。
　　 最后，根據(jù)傳感器節(jié)點(diǎn)的檢測特性，設(shè)計(jì)系統(tǒng)校準(zhǔn)方案。人體目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)在實(shí)際環(huán)境中運(yùn)行時(shí)，往往受到環(huán)境噪聲和硬件參數(shù)誤差的影響，導(dǎo)致實(shí)際跟蹤結(jié)果與仿真結(jié)果誤差較大，因此需要校準(zhǔn)算法進(jìn)行調(diào)節(jié)。為了保證校準(zhǔn)算法的簡便，規(guī)定在校準(zhǔn)時(shí)，校準(zhǔn)目

6、標(biāo)的軌跡只需要保證為直線即可，不需要附加任何硬件設(shè)備。算法利用KL距離構(gòu)建目標(biāo)方程，并通過信息投影技術(shù)進(jìn)行方程優(yōu)化，從而獲得新的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)參數(shù)。此外，在構(gòu)建優(yōu)化算法時(shí)，利用置信傳播架構(gòu)改造算法，獲得分布式校準(zhǔn)方案，為整個(gè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)服務(wù)，以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)通過參數(shù)校準(zhǔn)提高跟蹤結(jié)果精度的目的。
　　 基于上述研究工作，本文的創(chuàng)新工作主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：
　　 (1)根據(jù)系統(tǒng)硬件開發(fā)的基于分布式卡爾曼濾波器的多目標(biāo)人體跟蹤算法。本系統(tǒng)

7、采用JPDA算法與分布式卡爾曼濾波器相結(jié)合的跟蹤算法進(jìn)行人體跟蹤，算法的融合方案僅僅涉及節(jié)點(diǎn)測量協(xié)方差和測量數(shù)據(jù)的計(jì)算，保證計(jì)算復(fù)雜度較低，節(jié)點(diǎn)間通信量維持在較低的水平。
　　 (2)基于信息投影技術(shù)優(yōu)化校準(zhǔn)目標(biāo)方程。根據(jù)數(shù)學(xué)推導(dǎo)，確定傳感器節(jié)點(diǎn)方向角度與節(jié)點(diǎn)位置參數(shù)在優(yōu)化時(shí)分別對于m投影和e投影收斂，因此系統(tǒng)設(shè)計(jì)兩級迭代優(yōu)化算法來確定新的節(jié)點(diǎn)參數(shù)?；谛畔⑼队暗膬?yōu)化算法充分利用了多項(xiàng)式分布的特性，以及節(jié)點(diǎn)的硬件架構(gòu)，同時(shí)保證優(yōu)