目標(biāo)跟蹤WMSN的定位方法與動態(tài)分簇研究.pdf

1、無線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Multimedia Sensor Networks，WMSN)是隨著半導(dǎo)體技術(shù)的發(fā)展，在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks，WSN)中引入低功耗視頻和音頻傳感器而形成的。無線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)由于豐富的傳感信息已經(jīng)成為一個研究熱點，被廣泛應(yīng)用于圖像注冊、分布式視頻監(jiān)控、環(huán)境監(jiān)控以及目標(biāo)跟蹤等項目中。
　　 由于傳感器類型的變化，在基于無線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)

2、跟蹤過程中，需要采用不同于傳統(tǒng)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的新方法和策略。本文提出了目標(biāo)定位方法和基于動態(tài)分簇的目標(biāo)跟蹤架構(gòu)，以提高目標(biāo)跟蹤的性能。
　　 在提出的目標(biāo)定位方法中，首先分析了無線音頻傳感器的信號衰減特性和傳感器分布位置對目標(biāo)定位精度的影響，形成目標(biāo)跟蹤的傳感器節(jié)點選擇原則。然后，分析了現(xiàn)有計算機視覺領(lǐng)域的攝像頭標(biāo)定技術(shù)和無線視頻傳感器節(jié)點的特點，利用監(jiān)控區(qū)域有限點的位置坐標(biāo)，通過CamShift單目標(biāo)跟蹤和雙節(jié)點的平移特性，求

3、解出攝像頭標(biāo)定的旋轉(zhuǎn)矩陣R與內(nèi)部參數(shù)矩陣K，從而通過視頻傳感器節(jié)點以低復(fù)雜度的方法完成了目標(biāo)定位。
　　 在動態(tài)分簇研究中，提出了基于動態(tài)分簇的目標(biāo)跟蹤架構(gòu)，通過設(shè)計架構(gòu)中的動態(tài)分簇算法以及路由協(xié)議，提高了目標(biāo)跟蹤的魯棒性和精度，降低了目標(biāo)跟蹤的能量消耗。動態(tài)分簇算法基于運動目標(biāo)的歷史軌跡數(shù)據(jù)，對目標(biāo)的將來軌跡和當(dāng)前速度進行預(yù)測。通過預(yù)測結(jié)果優(yōu)化選擇簇頭和簇半徑，并以簇內(nèi)節(jié)點完成目標(biāo)跟蹤。簇內(nèi)普通節(jié)點完成目標(biāo)的感知后，將數(shù)據(jù)發(fā)送

4、給簇頭．簇頭完成目標(biāo)定位，再將位置坐標(biāo)發(fā)送給匯聚節(jié)點以完成目標(biāo)跟蹤。為了保證目標(biāo)跟蹤數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃?，降低鏈路的丟包率，基于蟻群算法設(shè)計了最小能量消耗率路由協(xié)議，對鏈路的最大負(fù)載進行限制。
　　 在具有安全機制的動態(tài)分簇協(xié)作處理研究中，首先利用節(jié)點的自定位功能，提出了基于位置坐標(biāo)的任務(wù)分配算法TAAC。TAAC以最小的能量消耗為目的，以任務(wù)處理的實時性為限制條件，將計算與通信任務(wù)分配給目標(biāo)附近的傳感器節(jié)點，通過傳感器節(jié)點的并行計

5、算提高網(wǎng)絡(luò)的處理能力，降低網(wǎng)絡(luò)能量消耗。為了保證協(xié)作處理的安全，針對兩跳分簇協(xié)作處理架構(gòu)，提出一種新的密鑰管理協(xié)議。通過建立簇密鑰對，降低了密鑰存儲開銷，解決了密鑰對建立和更新過程中通信開銷大的問題。具有安全機制的協(xié)作處理的研究，既提高了目標(biāo)跟蹤的實時性，又為網(wǎng)絡(luò)提供了安全保證。
　　 最后，本文設(shè)計并實現(xiàn)了小規(guī)模的目標(biāo)跟蹤無線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)。主要包括低功耗無線圖像傳感器節(jié)點、無線溫度傳感器節(jié)點和服務(wù)器的軟硬件設(shè)計與實現(xiàn)。相比