（通信与信息系统专业论文）基于无线传感器网络的目标跟踪协议和分布式检测仿真.pdf

摘要 摘要 跟踪运动目标是无线传感器网络的一个重要应用。在无线传感器网络中，目 标跟踪需要综合传感器网络的自治性、低存储和计算能力、数据传送的鲁棒性、 通信延迟、可靠性等特点深入思考，并要在节省能耗、增大测量精度、延长生存 期等性能指标上进行更深入的研究。 本论文给出了无线传感器网络动态划分簇的目标跟踪协议。该协议假设网络 中的节点有等级之分，通过在网络中动态划分簇，实现跟踪运动目标，克服传统 协议上能量消耗不均、信息不能共享等缺点。为了减少网络碰撞，该协议采用两 阶段广播机制和随机延迟机制。本文通过o m n e t 网络仿真平台对协议进行仿真分 析，仿真结果表明，该协议不仅能有效地克服传统协议的缺点，且能对目标的位 置做出较为精确地估计。此外，本文通过m o n t ec a r l o 仿真实验分析非理想信道下 的p b p o 检测算法和带宽受限的检测算法，这两种算法分别考虑了节点与融合中 心之间的信道存在传输错误和带宽受限的情况。 关键词：无线传感器网络目标跟踪o m n e t 分布式检测 a b s t r a c t a b s t r a c t t a r g e tt r a c k i n gi sa ni m p o r t a n ta p p l i c a t i o ni nw i r e l e s ss e n s o rn e t w o r k s ( w s n ) i n w s n ，t a r g e tt r a c k i n gs h o u l db ec o n s i d e r e dw i t ht h ec h a r a c t e r i s t i c so fw s n ，s u c ha s s e l f - o r g a n i z a t i o n ，l o ws t o r a g e ，l o wc o m p u t i n gp o w e r , c o m m u n i c a t i o nl a t e n c y , r e l i a b i l i t y , e t c t os a v et h ee n e r g yo ft h es e n s o r s ，g e tm o r ea c c u r a t er e s u l t sa n dp r o l o n gt h el i f eo f w s n ，w es h o u l dp r o p o s eap r o t o c o lo ft a r g e tt r a c k i n g ，w h i c hc a nn o to n l ys o l v ea l lo f t h e s eq u e s t i o n sb u tg e tg o o dr e s u l t s i nt h i st h e s i s ，w ep r o p o s ead y n a m i cc l u s t e r i n gf o rt a r g e tt r a c k i n gi nw s n w e e n v i s i o nah i e r a r c h i c a ls e n s o rn e t w o r kt h a ti sc o m p o s e do fc h sa n dl o w - e n ds e n s o r s t h ep r o p o s e dp r o t o c o lo v e r c o m e ss e v e r a ld r a w b a c k so ft r a d i t i o n a ls t a t i cc l u s t e r a r c h i t e c t u r e ，s u c ha st h ep e r s p e c t i v eo ff a u l tt o l e r a n c ea n ds h a r i n gi n f o r m a t i o n t od e a l w i t ht h ep r o b l e mo fc o l l i s i o n ，w ep r o p o s eat w o - p h a s eb r o a d c a s tm e c h a n i s ma n d r a n d o md e l a ym e c h a n i s m t h ed y n a m i cs y s t e mm o d e l sa r ee s t a b l i s h e da n dt h e c o m p u t e rs i m u l a t i o n sa r ep e r f o r m e du s i n go m n e t t h es i m u l a t i o nr e s u l t sc o n f i r mt h e e f f e c t i v e n e s so ft h ep r o p o s e dm e t h o d ，w h i c hc o u l dm a k eam o r ea c c u r a t ee s t i m a t i o no f t h et a r g e t sl o c a t i o n f u r t h e r m o r e ，w eu s em o n t ec a r l ot oa n a l y z et w od i s t r i b u t e d d e t e c t i o ns c h e m e s ，t h e ya r ep e r s o n - b y - p e r s o no p t i m i z a t i o ns c h e m ei nt h ep r e s e n c eo f n o n i d e a lc h a n n e l sa n dd i s t r i b u t e dd e t e c t i o ni nab a n d w i d t h c o n s t r a i n e ds e n s o rn e t w o r k t h et w os c h e m e sc o n s i d e rt h ed e s i g no fl o c a ld e c i s i o nr u l e sa n df u s i o nd e c i s i o nr u l ei n t h ep r e s e n c eo fn o n i d e a lt r a n s m i s s i o nc h a n n e l sb e t w e e nt h es e n s o r sa n dt h ef u s i o n c e n t e r k e y w o r d s ：w i r e l e s ss e n s o rn e t w o r k st a r g e tt r a c k i n g o m n e t d i s t r i b u t e dd e t e e t i o n 西安电子科技大学 学位论文独创性( 创新性) 声明 秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在 导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标 注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成 果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的 材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中做了明确的说 明并表示了谢意。 本人签名：兰蜱 一一 西安电子科技大学 关于论文使用授权的说明 本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究 生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保 留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内 容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，毕业后 结合学位论文研究课题再撰写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。 本人签名： 玺墓竭 e g q ：兰竺f ! ：i ：! 导师签名：日期：窆二! ：三：兰兰 第一章绪论 第一章绪论 1 1 引言 随着微机电系统( m e m s ，m i c r o e l e c t r o m e c h a n i s ms y s t e m ) 、片上系统( s o c ， s y s t e mo nc h i p ) 、无线通信和低功耗嵌入式技术的飞速发展，孕育出无线传感器网 络( w s n ，w i r e l e s ss e n s o rn e t w o r k s ) ，并以其低功耗、低成本、分布式和自组织的 特点带来了信息感知的一场变革。无线传感器网络就是由部署在监测区域内、大 量的廉价微型传感器节点组成，通过无线通信方式形成的一个多跳自组织网络。 无线传感器网络具有众多类型的传感器，可探测包括地震、电磁、温度、湿 度、噪声、光强度、压力、土壤成分、移动物体的大小、速度和方向等周边环境 中多种多样的现象。基于m e m s 的微传感技术和无线联网技术为无线传感器网络 赋予了广阔的应用前景。这些潜在的应用领域可以归纳为：军事、航空、反恐、 防爆、救灾、环境、医疗、保健、家居、工业、商业等领域。 无线传感器网络也面临一些挑战。一方面，由于无线传感器网络能源有限， 且不易更换，与传统网络追求q o s ( q u a l i t yo fs e r v i c e ) 不同，无线传感器网络追求 的是能量节省与性能之间的均衡；另一方面，由于无线传感器网络布署随机，且 多数是布署在无人区域或危险区域，这要求无线传感器网络具有自组织和自定位 的能力；再一方面，由于无线传感器网络分布稠密，节点间距很小，利用多跳取 代单跳传输数据，可以节省能量、延长网络寿命，但同时也带来时空一致性的问 题。解决这些挑战将帮助我们更有效地利用无线传感器网络。 由于这一技术的广泛应用价值和光明前景，深入开展对它的研究，不论是对 我国的经济建设还是国防现代化建设都有着深远的意义。 1 2 无线传感器网络的目标跟踪协议 无线传感器网络的重要实际应用之一就是目标跟踪。目标跟踪在军事和民用 上都有很重要的应用。 1 2 1 目标跟踪协议概述 目标跟踪需要传感器网络根据节点的侦测信号判断目标是否出现。如果目标 出现，需要在一定时间内判断出目标的运动轨迹。这就要求传感器节点对侦测数 基于无线传感器网络的目标跟踪协议和分布式检测仿真 据进行处理，根据不同的任务需求和有限资源选择合适的算法确定目标状态，而 且需要网络中多个节点的协同工作，通过交换侦测信息共同确定目标的运动轨迹， 并将跟踪结果发送给用户。 传感器网络的目标跟踪实质上是节点协作跟踪的过程。通过节点间相互协作 对目标进行跟踪，就能在资源受限的条件下得到比单个节点独立跟踪更加精确地 结果。传感器网络协作跟踪技术的关键在于如何共享数据信息、协作处理数据和 管理参与跟踪的节点组，如哪些节点参与跟踪、何时唤醒参与跟踪的节点、跟踪 信息的传播方式和范围、如何传送跟踪数据给控制节点以及节点需要多长时间进 行通信等。这些都需要综合具体任务要求、网络环境等加以确定。 按照跟踪对象数量的不同，传感器网络的目标跟踪可以分为单目标跟踪和多 目标跟踪；按照目标形状的不同，可以分为点目标跟踪和面目标跟踪；按照传感 器节点的运动方式不同，可以分为静态目标的侦测和移动目标的跟踪。 单目标跟踪是指传感器网络的多个或全部节点协作跟踪同一个目标。传感器 节点交换侦测数据，确定目标的位置和运动轨迹，预测目标的运动方向，并通过 一定的唤醒机制使得目标运动方向上的节点及时加入跟踪过程。单目标跟踪方法 主要有空间跟踪和时间空间跟踪两种。最新的研究动向包括采用人工智能等最新 成果来提供跟踪性能和基于多传感器数据融合的跟踪。 目标跟踪有一些共同之处。首先，跟踪系统必须及时向用户通报目标的精确 信息。此外，各节点收集到的目标信息通常都比较冗繁，会出现信息重叠、不一 致，这就要求网络能够对这些信息进行处理后再传给用户，确保用户收到的信息 是简洁明了的。这样既可以减少通信，又降低了冲突和干扰发生的概率，节省节 点能量，延长网络寿命。关于信息融合和信息处理技术，文献 1 】【2 】【3 】 4 】中进行了 介绍。 1 2 2 研究意义与面临的挑战 无线传感器网络从军事转到民用之初，主要应用于环境监控，随着研究的进 展，无线传感器网络在目标跟踪应用中具有明显的优势，归纳起来，包括以下几 占【5 】 j 、 1 ) 跟踪更精细：密集部署的传感器节点可以对移动目标进行精确传感、跟踪 和控制，从而可以更详细地显示出移动目标的运动情况。 2 ) 跟踪更可靠：由于无线传感器网络的自治、自组织和高密度部署，当节点 失效或新的节点加入时，可以在恶劣的环境中自动部署和容错，使得无线传感器 网络在跟踪目标时具有较高的可靠性、容错性和鲁棒性。 3 ) 跟踪更及时：多种传感器的同步监控，使得移动目标的发现更及时，也更 第一章绪论 容易，分布式的数据处理，多传感器节点协同工作，使跟踪更加全面。 4 ) 跟踪更隐蔽：由于传感器节点体积小，可以对目标实现更隐蔽的跟踪，同 时也方便部署应用。 5 ) 低成本：单个传感器节点的成本低，从而降低了整个跟踪的成本。 然而，无线传感器网络应用于目标跟踪系统时，也面临一些挑战。比如，传 感器节点存在很多硬件资源的限制，还经常遭受周围环境的影响，无线链路易受 到干扰，网络拓扑结构动态变化，而传感器网络的目标跟踪应用通常具有较强的 实时性要求，因此，许多传统的跟踪算法并不适用于传感器网络。传感器网络的 跟踪算法必须尽可能根据局部信息计算出目标的位置和运动轨迹，具有鲁棒性以 及适应网络的动态变化，实时传输跟踪数据和计算结果，具有较低的通信代价。 又比如，在无线传感器网络中，没有中心控制机制，没有中枢网络，这就必须采 用分布式的跟踪算法。还有，无线通信的带宽非常有限等。解决这些问题，必须 设计低成本、低功耗的适用于目标跟踪的硬件，能耗有效的实现可靠数据传送的 通信联网协议，准确有效的定位机制，分布式信息处理算法，高效的数据融合与 决策，反馈机制以及数据查询机制与专家系统等。 因此，对无线传感器网络中的目标跟踪相关问题进行研究，具有重要的理论 和实际意义。 1 2 3 现有的目标跟踪协议 用传感器网络进行目标跟踪的研究始于2 0 世纪8 0 年代，根据不同时期的典 型代表，典型的目标跟踪协议有： 集中式跟踪该方法采用数据中心的网状结构【6 j ，监控区域内的每个节点都处 于活动状态，以一定的采样频率更新读数，当读数符合某一预设条件时，即认为 该节点探测到跟踪目标，于是向控制单元发送事件信息，并由数据处理器收集数 据，计算出物体的位置、速度等参数。该方法由于信息过载问题突出，能量资源 消耗严重，因此没有得到很好地发展，进而被后来的方法取代。 层次式跟踪该方法采用树型结构连接各传感器节点，根据传感器节点的能量 级别、性能特点和位置分布，对它们进行等级划分。根节点与用户端直接相连， 负责接收和回应用户的查询，叶节点负责运动物体的监测和数据传送任务，其余 节点充当中间节点，用来收集和存放探测物体当前的位置信息。该方法有效地缓 解了通信和能量问题，为后来的研究指引了道路。 分布式跟踪传感器节点按地理位置被划分成许多单元，每个单元有一个负责 指挥其他节点和发送信息的管理节点，当运动物体进入感知区域时，单元内所有 节点都会活跃起来探测信息，将数据汇总到管理节点，再由管理节点将数据传送 4 基于无线传感器网络的目标跟踪协议和分布式检测仿真 给处理器，进行位置估算和轨迹预推。分布式跟踪方法的出现，解决了小型跟踪 网络的大部分难题，但是随着大规模传感器网络需求的不大增加，该方法还是遇 到了瓶颈。 动态访问式跟踪传感器节点负责探测和基本的通信，动态访问端( 如：无人 驾驶的飞行器) 在传感器区域四处活动，并向传感器收集信息。 一般说来，传感器网络中的目标跟踪协议分为两大类：基于簇和不基于簇。 在基于簇的协议川【8 】【9 】【1 0 】中，一旦节点侦测到目标，就给离自己最近的簇头发送信 息；然后，簇头再对收集到的信息进行处理；最后，簇头将最终的结果发送给终 端用户。这种方法对通信带宽要求不高且耗能少。在不基于簇的协议中，所有节 点都是平等的。任何一个节点探测到目标，记录并保存有关信息。当网络中有用 户询问时，节点再将其发给用户。k u n ge ta t 1 1 】和l i ne ta 1 1 2 】假设传感器网络中 存在逻辑结构将节点连接起来，通过等级结构处理多目标跟踪问题。t s e n ge ta 1 1 1 3 1 提出了基于移动代理的协议。一旦目标出现，移动代理就开始跟踪目标，然后再 邀请离目标最近的节点及其一些从属节点一起协作完成对目标的定位跟踪。 1 3 无线传感器网络的分布式检测 1 3 1 分布式检测的概念 分布式检测是相对于集中式检测提出来的，集中式检测直接利用原始观察数 据m ，此，以，由融合中心完成对数据的各种处理，并做出最终决策。如图1 1 所示。 图1 1 集中式检测 在集中式检测系统中，由于融合中心获得了尽可能多的信息，这种方案的检 测性能是最佳的。但同时对传输信道的带宽，融合中心的存储能力和运算能力都 有较高的要求。 分布式检测则是为了解决存储和运算能力而提出的，它适合无线传感器网络。 分布式检测的典型结构如图1 2 所示，传感器先对原始数据进行局部判决，以达到 第一章绪论 信息压缩的作用。传感器局部判决“。，甜：，反映了y l ，y ：，y n 最主要的特征，融 合中心d f c ( d a t af u s i o nc e n t e r ) 对传感器送来的预处理信息u l ，u ，u 。进行处理做 出最终判决u 。对数据的压缩性预处理降低了对通信带宽的要求。分布式传感器 结构可以降低对单个传感器的性能要求，降低造价。分散的信号处理方式可以增 加计算容量。但是，由于融合中心只能得到压缩的观测信息，相对于集中式检测 来说，会有性能损失。 图1 2 并行分布式检测 因此，我们把分布式检测描述为对目标存在进行分层处理的一种手段，其性 能与集中式检测方法相比并不是最优的。但我们可通过适当地定义代价函数，对 传感器信息的最优局部处理和融合，在系统性能与通信之间取得折衷( t r a d e o f f ) 来减小性能损失。 分布式检测除并行结构外，还有串行结构，如图1 3 所示。在串行结构中，假 设所有节点的观测相互统计独立，当串行结构的每一级都做n p ( n e y m a n - p e a r s o n ) 检验时，系统可以获得n p 意义上的全局最优。由于采用串行结构很容易在链接 上发生故障，可靠性比较差，传感器数越多可靠性越差。而并行网络结构的可靠 性是随传感器数目的增加而增加的。所以，大部分系统采用并行结构。 1 3 2 典型的分布式检测算法 图1 3 串行结构 分布式检测系统研究开始于t e n n e ys a n d e l l 1 4 1 在1 9 8 1 年发表的文章d e t e c t i o n w i t hd i s t r i b u t e ds e n s o r s ) ) ，作者首先将b a y e s 准则引入了分布式检测，给出了固定 6 基于无线传感器网络的目标跟踪协议和分布式检测仿真 融合规则时分布式检测的性能。这一工作对多传感器检测问题的研究起了极大的 促进作用。1 9 8 6 年，c h a i r 和v a r s h n e y ”】在已知各传感器判决规则的条件下，得出 了d f c 的最佳分布处理结构。1 9 8 7 年，r e i b m a n 和n o l t e 1 6 】总结了以前的工作， 提出了对本地节点和全局判决同时优化的方法，由于计算很复杂，所以只讨论了 其特殊情况。同年t h o m o p o u l o s 1 7 】研究了d f c 采用n p 准则的分布式最佳融合规 则，这时，对分布式检测系统已有了初步了解。 1 4 论文的内容与安排 本文主要研究无线传感器网络中，动态划分簇的目标跟踪协议及跟踪中的关 键技术分布式检测。具体内容安排如下： 第一章介绍无线传感器网络的目标跟踪，对其概念、研究背景、意义和现状 进行了介绍，并对目标跟踪中的关键技术分布式检测作了简要说明。 第二章介绍分布式检测的基本理论，并对分布式检测的理论基础作了详细地 推导论证，为以后进一步分析讨论打下基础。 第三章给出了无线传感器网络动态划分簇的目标跟踪协议，该协议假设网络 中的节点有等级之分，即簇头和低端节点。通过在网络中动态划分簇实现跟踪运 动目标，以达到节省节点能量，延长网络寿命的目的。为了减少网络碰撞，该协 议采用两阶段法和随机延迟机制。本章通过o m n e t 网络仿真平台进行仿真分析， 表明此协议可有效地克服传统协议的缺点。 第四章通过m o n t ec a r l o 仿真实验分析两种分布式检测算法，这两种算法分别 考虑了节点与融合中心之间的信道存在传输错误和带宽受限的情况。在非理想信 道下的p b p o ( p e r s o n b y p e r s o no p t i m i z a t i o n ) 检测算法中，本地节点和融合中心 都采用似然比检验，节点与融合中心之间的信道采用二元对称信道。在带宽受限 的检测算法中，本地预测结果的取值为0 或1 ，从而实现了节点与融合中心之间只 能传输1 比特的信息。 第二章分布式检测基本原理 第二章分布式检测基本原理 2 1 问题描述 在无线传感器网络中，分布式检测结构有并行结构、串行结构和网状结构， 并行结构由于可靠性而成为常用的分布式检测结构，如图1 2 所示，这里我们主要 讨论这种结构。 考虑二元假设检验问题。设 风：表示无目标 凰：表示有目标 假设由行个传感器组成的并行网络中，各传感器之间无通信，传感器的观测量 条件独立，而且融合中心和各传感器之间无反馈。卫表示第i 个传感器的单次观测 值，坼、表示其相应的判决值和判决规则，扛1 ，2 ，刀。u o 、r o 分别表示融合中 心的全局判决和融合规则。局部判决向量u = ( ，z ，：，u n ) 。其中， 的取值为： 蝌( 小1 1 0 豢川 2 ，聆 2 ，；【只j 2 表示支持乏 待1 2 ，聆 表示支持q 表示支持风 整个检测过程可描述为：第i 个传感器通过规则“，= ，：( 弘) 进行局部判决，并把 判决信息u ，传送给融合中心。融合中心基于接收到的判决信息u = ( ，甜：，u n ) 和 融合规则r o 做出全局判决= ( u ) 或支持夙或支持骂。 分布式检测是一个优化问题，即确定融合中心的融合规则和各传感器的局部 判决规则，使融合中心的性能在某一准则下达到最优。这方面的工作归纳起来主 要有三个方面： l 、已知融合中心的融合规则，确定各传感器的判决规则和门限使系统( 融合 中心) 的性能最优。 2 、已知各传感器的判决规则和性能，确定融合规则使融合中心的性能最优。 3 、同时确定各传感器的判决规则和融合规则使融合中心的性能最优。 通过以上三方面的工作可以看出，与集中式信号检测一样，分布式信号检测 的任务仍然是寻找所选准则的最佳检测系统结构。 l n v ，j、 1 1 、- ， ”甜 ， l l 、l ， u ， = d ： ” 为值取的 8 基于无线传感器网络的目标跟踪协议和分布式检测仿真 所用符号的说明： 局部虚警概率：乃= p ( = ll 凰)局部检测概率：= p ( = 1i - t , ) 局部漏警概率：p m ，= p ( u 。= 01q )全局虚警概率：p f 。= p ( “。= li 风) 全局检测概率：p d o = p ( “o = llq )全局漏警概率：p m o = p ( u o = 0h i ) 似然比： 三( )似然比门限：ti = o ，l ，2 ，n 2 2 两种主要的检测方法 2 2 1 贝叶斯( b a y e s ) 检验 两种假设的先验概率分别为p ( h o ) = p o ；p ( q ) = p l ；白定义为何，为真时，做 出判决u o = f 的代价；p ( u o = f ，日，) 表示假设日，为真，同时判决u o = f 的联合概率； 贝叶斯检验的目的就是使系统的平均代价( 贝叶斯风险) r s 最小。 r b = c o o p ( u o = o ，凰) + q o p ( u o = l ，凰) + c o l p ( u o = 0 ，h t ) + q l p ( u o = l ，q ) = p ( = 0 l 凰) p ( h o ) + c l o p ( u o = 1 i 风) p ( h o ) + c o l p ( u o = 0 lq ) p ( q ) + q l p ( u o = 1h 1 ) p ( 日1 ) = g p f o c d p d o + c ( 2 一1 ) 其中，c f = p o ( q o 一) ，c d = ( 1 一风) ( c o l q 1 ) ，c = c o l ( 1 一风) + 风。 在整个讨论中，我们假定错误判定的代价大于正确判定的代价，即q 。 c o o ， c o l c 1 l ，所以，g 0 ，c d 0 。 脚o = p ( u o = 1i 风) = 。，p ( u o = lu ) p ( ui 风) ( 2 - 2 ) p d 。= p ( = 1le ) = ( ，p ( u 。= 1u ) p ( uq ) ( 2 3 ) 把( 2 2 ) 、( 2 3 ) 代人式( 2 1 ) 得： r b = g up ( u o = l lu ) p ( ui 风) 一c d 【，p ( u o = lu ) p ( uq ) + c ( 2 4 ) 其中，罗，表示对所有可月p - 匕i , u 的取值求和。 用逐个优化( p b p o ：p e r s o n b y p e r s o no p t i m i z a t i o n ) 方法1 8 】对融合中心( d f c ： d a t af u s i o nc e n t e r ) 系统进行优化。这种方法当对一个判决规则进行优化时，假定 其它所有的判决规则都是固定的。用这种方法得出判决规则的方程组如下： p ( y kq ) 。1 p ( y ki 乩) 乏：。 ，g a ( u ) 兀p ( u ，ih o ) 生! ：! 丝 1 7 一c o a ( u 。) 兀p ( u tli - , ) i = l j ( 2 5 ) 第二章分布式检测基本原理 9 其中， 黜= f 脚i ii p ( u黜 - - - - - - - - - - _ - - - _ 二- 一= - - - - - - _ 二- - - - - - - - 二一 i 乩)脚p ( i 风) “。= ( ，u k - l ，u k + l ，”。) ，么( “) = p ( u o = 1u k l ) - p ( u o = 1 o ) ， 甜移= ( ，小= ，+ l ，) = o ，1 。 式( 2 5 ) 含有刀个方程，式( 2 6 ) 含有2 ”个方程，对此2 ”+ 力个相互耦合的 非线性方程同时求解，可得出p b p o 的优化解。但这个解只能是全局最优解的必 要条件而非充分条件。 2 2 2 奈曼一皮尔逊检验 用贝叶斯准则对检测问题进行优化需要知道先验概率和代价，而n p 准则无 需知道先验概率和代价。分布式检测问题的n p 准则描述如下：对于给定的全局 虚警，寻找局部和全局判决规则使全局漏警最小。 这个准则可划分为对于给定局部判决规则集合后，仅对融合规则的优化问题 及对给定融合规则而对局部判决规则进行优化的问题。 对于传感器观测量独立的情况，联合概率密度函数满足： l p ( y l ，y 2 ，lq ) = np ( 咒 q ) j = o ，l i = l 在此假设条件下，局部判决规则和融合规则都基于适当的似然比门限规则， 用式子表示如下， 三( u ) = 而p ( u 丽i h l ) = f f ；：i l 删p ( u i 风h i ) i 掣脚= 丽p ( y j _ i h i ) 三乏 t ou o = l 乏t ，ou 0 婴随机因子s 判为1 ( 2 - 7 ) t o l ( u ) = f o p d 。= p ( 三( u ) i 马) + g p ( l ( u ) ie ) ( 2 1 3 工( u ) r o( u ) = o 由式( 2 - 1 0 ) 一( 2 1 3 ) 则可实现所o = a ，p v o 最大的n - p 检测。 第二章分布式检测基本原理 2 3 理论基础证明 本节将讨论分布式检测问题中的有意义的基本定理，并给出了详细的证明过 程，是以后进一步讨论的基石。 定理1 ：对于融合中心给定虚警概率使全局检测概率最大的最优判决方案是融 合中心使用n p 检测，局部检测器使用似然比检测。 文献【1 9 】中已对该定理进行过证明，但它使用的方法是一阶拉格朗日数乘法。 由于此方法并不总是能得到最优解，一般来说，当最优解位于观测边界时，拉格 朗日方法并不能保证目标函数的凸性，因此不能获得最优解。这里我们用一种不 依赖于拉格朗日方法的途径对该定理进行充分的证明。 融合规则( u ) 取值为0 或l ，局部判决集合u = ( u iu ：，u 。) 有2 ”种组合，因 此所有可能的判决函数有2 掣个。然而，并不是所有的函数都可以达到门限最优 ( 即满足n p 准则) 。下面先对两个引理进行证明，以此作为定理证明的依据。 引理l ：最优融合规则必为单调布尔函数。 即，若对所有f = l ，2 ，刀有 p 。，存在一个确定的局部判决集合u 使得 l ( u ) t o ，则当u + 满足酊矿时，则有l ( u + ) t o 。 证：假设u 中有k 个检测器判为鼠，这k 个检测器的判决集合为4 ，则 ( u 一4 ) 中有( r l - - k ) 个检测器判为风，同理，u + 中有，个检测器判为，这，个 检测器包含有u 中判为且的那k 个检测器，判决集合u + 被分为4 及( u + 一4 ) 两 部分。 。l ( u + ) t o ， 最 1 p ( u i h t ) 一旦! 生：竺：二生! 垡2 ：旦! 生! 堡2 旦( 竺：二生! 鱼2 厶 p ( u i1 4 0 ) p ( 4 ，u 一4l 风)p ( 4n o ) p ( u 一4h o ) ” ( u + ) ：翌! 坚：! 堡! ：旦! 鱼! 璺2 旦! 竺：二生! 鱼!、7 p ( u + i 风)p ( 4h o ) p ( u + 一4h o ) ：翌! 生! 垡l 旦! 鱼二鱼! 堡! p ( 4n o ) p ( 4 r 一4i 风) 要证l ( u + ) t o ，只需要证明， 翌! 芝二鱼! 刍2 ( 2 1 4 ) p ( u + 一4n o ) 旦( 鱼二生! 刍! 竺坐：= 鱼! 垡2 旦! 竺：二生! 垫2( 2 1 5 ) p ( 4 4l 风) p ( u + 一4i 乩) p ( u 一4i 乩) 又? p d i p o ， 1 2 基于无线传感器网络的目标跟踪协议和分布式检测仿真 丝 土丝 p 6 、一p 8 ( 2 1 6 ) 耥。耥=珥l-k刹-n-i等1hop ( u 1 协 p ( 4 4)+ 一4 j 凰) 甘p ，i j p 疗 耥= 尊旨= 珥l - k 孝1 - - 舴n - i1 - p p , , 疗， 协 所以( 2 1 5 ) 显然成立，引理1 得证。 引理2 ：对任意固定的单调规则百( u 1 ，u 2 ，u 。) ，全局检测概率p d 。是各局部检 测器检测概率圪的增函数。 证：p d o = p ( = 1q ) = 【，p ( = 1u ) p ( uq ) = u r o ( u 。，u n ) 兀鳓兀( 1 一m ) ( 2 1 9 ) 式中，墨= 叶：u j u ，材= 1 ，s 0 - - u k u k u ，= 0 。 ( 2 2 0 ) 当甜，= 1 时，。= u i ( 甜，= 1 ，) 兀舶兀( 1 一概 晶 u i = o 时，p 。= u 疗( “，u i = o ，) 兀兀( 1 一) ( 1 一如) 晶 ( 2 2 1 ) ( 2 2 2 ) 其中，= _ ：“，u ，f ，u j = l ，= u k u ，k # i ，= o 。 由( 2 2 1 ) 和( 2 - 2 2 ) 得， 鲁= i l ：z - ( ，珥乩训p 兀( 一玩，一菇( ，珥地训p 丌( 一如) = 三 肛“，“乩川) 吲舻o ，枷h 五儿h ( 一如) ) ( 2 2 3 ) t o ( u ) 为单调函数，r o ( u l ，u i = l ，尉。) 一菇( ，u i = o ，) o _ p d 0 0 引理2 得证。 印击 定理1 的证明： 给定判决u = ( u l ，u n ) ，对于p f 。= a ，使。最大的检测，由经典的检测理 论可知为n p 检测。 假设局部检测器使用非似然比检测，工作于( 办，比) 满足条件所。= a ，而使 用似然比检测时，工作于( 力= 乃，菇) ，由似然比检测的性质可知以 如， 第二章分布式检测基本原理 i = 1 ，2 ，刀。 又由引理2 得，o 为兄的单调增函数，菇。 p o o 。 由此可得：局部检测器使用似然比检测的性能优于其它检测。故定理1 得证。 使用分布式检测的目的在于使整个系统的检测性能优于单个检测器，即： p f 。r n j n 乃) 且p d 。 m a x p a l , ( 2 - 2 4 ) 2 4 小结 本章主要介绍了分布式检测的结构、检测准则和理论基础，并对部分理论基 础作了详细地推导，为后面的章节打下一定的基础。分布式检测准则主要有贝叶 斯准则和奈曼皮尔逊准则，根据不同的情况采用不同的检测准则。分布式检测有 并行结构、串行结构、网状结构和树形结构等，我们通常选取并行结构进行研究， 这是由它的可靠性决定的。本章以及后面的章节都是在并行结构的基础上讨论分 布式检测。 第三章无线传感器网络动态划分簇的目标跟踪协议 1 5 第三章无线传感器网络动态划分簇的目标跟踪协议 3 1 引言 在传统基于簇的协议中，每个簇由簇头( c h ：c l u s t e rh e a d ) 和一些相邻低端 节点组成。簇的大小、面积和所能处理的数据容量都是固定的，这就使得传统协 议实现起来比较简单，但却有一些不足：1 ) 当一个c h 由于能量耗尽而不能工作 时，簇中的其他节点也不能工作，整个簇将处于瘫痪状态，无法执行跟踪任务。2 ) 簇与簇之间的关系是固定的，这就使得不同簇中的节点无法进行信息共享，从而 不能很好地合作处理数据。 为了克服传统协议的上述缺点，本章给出了动态划分簇的目标跟踪协议，其 中，簇的形成由目标信号触发。该协议假设网络中的节点有等级之分，即c h 和低 端节点。当c h 探测到目标信号，且信号强度超过预定义的门限时，c h 就活跃起 来，成为此次跟踪过程的领导，并招募周围节点一起参与跟踪过程。若节点接受 了邀请，就把自己侦测到的信号发给c h 。最后由c h 估计目标位置，将最终结果 发送给用户。在此过程中，采用两阶段法和随机延迟机制减少网络碰撞。要实现 动态划分簇，需着重考虑三个问题：1 ) c h 之间如何协作，以保证在大多数时间 内，只有一个c h 处于活跃状态，且是离目标最近的；2 ) 当处于活跃状态的c h 请求信息时，并不是所有邻节点都回复，而只是部分节点回复，并且这些回复信 息足以对目标的位置做出估计；3 ) 如何保证低端节点发给c h 的信息包，与c h 发给用户的包不发生严重地碰撞。 3 2 1 基于能量的定位问题 3 2 系统概述 能量定位方法的基本原理是路径损耗与传输路径的指数成正比【2 0 】【2 l 】： ，；= 口0 x i - aq - 嵋，l f ，( 3 - 1 ) 其中，r 表示第f 个节点接收到的信号强度，a r 表示目标信号强度( 未知) ，x r 2 为目标位置( 待确定) ，x ，r 2 为第f 个节点的位置( 已知) ，a 为己知的衰减系数， 碱是均值为零，方差为仃2 的高斯白噪声。 根据( 3 1 ) 式，该协议采用v o r o n o i 表来估计目标的位置。假设信号能量对 ( ，) 表示节点f 和j 收到的目标信号强度。若 r j ，由( 3 1 ) 可知目标距离节点 1 6 基于无线传感器网络的目标跟踪协议和分布式检测仿真 f 比较近，从而可以判断出目标位于包含节点柏勺半区域内。如果有多个能量对， 就可获得多个包含目标的半区域，从而，我们可以得出目标位于这多个半区域的 交集内。 定义：设p = a ，p n 是，z 维空间r ”上的有限点集合，t 表示点只的位置矢 量( 薯，咒) ，且，v i j ，则，点b 的v o r o n o i 中心为： v ( b ) = ，j l f j 一, , 1 1 - 1 1 , 一f 点集合p 的v o r o n o i 表为： v ( 尸) = u v ( p ，) 。 显然，可以看出1 ，( 所) 是包含点只的多个半区域的交集： ，( p f ) = n 办( b ，乃) i n j n ，j f 其中，厅( 只，p j ) 是包含点只的半区域。 在目标跟踪过程中，我们可以很容易地找到接收信号强度最大的节点阢，再 根据v o r o n o i 表原理，得出目标位于b 的v ( b ) 内，故可把只的位置近似看成是目 标的估计位置。由于传感器节点的计算能力有限，我们只考虑有限区域内的目标 跟踪。 3 2 2 动态划分簇协议概述 假设传感器网络中的节点有等级之分，即： a ) 网络中一些功能较强大、分布较稀疏的节点，称为c h ，c h 可被特定信号 即目标信号触发。 b ) 网络中的其他节点为低端节点( 1 0 w e n ds e n s o r ) ，后边统称为节点。低端 节点分布较密，功能是根据需要，为c h 提供侦听信息。 由于传感器节点的移动范围有限，因此，节点位置的校准过程，只在网络建 立之初执行一次。在位置校准过程中，节点需要收集其他节点的位置信息来建立 v o r o n o i 表，c h s 和节点还要建立一些表来协助确定b a c k - o f f 计时器的值。 若目标信号强度超过预定义的门限，c h 就会探测到，并将该信号与系统想要 跟踪的目标信号进行匹配。若匹配上，c h 就立即活跃起来。在此过程中，可能会 有两个或两个以上的c h 都探测到目标信号，那么就会有多个c h s 活跃起来。在 后边，我们会介绍如何选择一个接收信号强度最强的c h ，即离目标最近的c h ， 让它处于活跃状态，并且在此次跟踪阶段都只有它活跃。 处于活跃状态的c h 要完成四个任务： 第三章无线传感器网络动态划分簇的目标跟踪协议 1 7 1 ) 向周围节点广播信息包。信息包由接收信号的能量和提取信息组成。提取 信息可以是信号的原始数据，也可以是信号的特性。 2 ) 接收周围节点的回复信息。 3 ) 根据回复信息估计目标位置。 4 ) 将最终结果发送给用户。 收到c h 的广播包后，节点将此信号与自己存储区中的数据进行比较。若两者 匹配，则根据v o r o n o i 表，节点判