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    重庆时时彩11选5开奖: 无线网基于最优覆盖算法的单个无设备物体追踪方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN200910192133.2

    申请日:

    2009.09.07

    公开号:

    CN101720057A

    公开日:

    2010.06.02

    当前法律状态:

    撤回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的视为撤回IPC(主分类):H04W 4/02申请公布日:20100602|||实质审查的生效IPC(主分类):H04W 4/02申请日:20090907|||公开
    IPC分类号: H04W4/02(2009.01)I; G01S5/02 主分类号: H04W4/02
    申请人: 广州市香港科大霍英东研究院
    发明人: 张滇
    地址: 511458 广东省广州市南沙区资讯科技园软件楼北楼301
    优先权:
    专利代理机构: 代理人:
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN200910192133.2

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2013.02.27|||2010.07.21|||2010.06.02

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的视为撤回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明涉及一种利用无线网技术,基于最优覆盖算法的单个无设备物体追踪方法。利用布置在室内天花板上互相通信的无线传感器节点,通过不同无线节点间信号强度的变化来追踪无设备物体的位置。每个节点即作为无线射频发射器发送信号,也同时作为接收器接收信号,由于在没有移动物体时,它们之间收到的信号强度是稳定的,而移动物体会引起一些节点之间信号强度产生变化。采用最优覆盖技术,由于一对通信节点的信号强度变化大于一定的阈值,就可以根据模型估算出被追踪物体可能存在的位置,所以可以认为重叠部分最多的位置就是物体最有可能存在的位置,从而实现对无设备物体的定位。

    权利要求书

    1: 一种无线网基于最优覆盖算法的单个无设备物体追踪方法,其特征是:基于无线网技术的,通过对无设备目标物体在检测区域内的不同位置对相互通信的无线节点信号强度变化的影响进行建模,然后通过最优覆盖算法得到最有可能位置。
    2: 根据权利要求1所述的无线网基于最优覆盖算法的单个无设备物体追踪方法,其特征是:基于无线网技术,利用无线节点的通信能力。
    3: 根据权利要求1所述的无线网基于最优覆盖算法的单个无设备物体追踪方法,其特征是:通过对无设备目标物体在检测区域内的不同位置对相互通信的无线节点信号强度变化的影响进行建模,每次对无设备目标物体不同位置相对仅一对节点信号强度变化的影响建模。
    4: 根据权利要求3所述的无线网基于最优覆盖算法的单个无设备物体追踪方法,其特征是:每次相对仅一对相互通信的无线节点,对无设备物体在检测区域内不同位置进行建模。
    5: 根据权利要求3所述的无线网基于最优覆盖算法的单个无设备物体追踪方法,其特征是:利用多对无线节点之间的信号强度变化进行无设备物体追踪,从而消除噪音影响,提高追踪精度。
    6: 根据权利要求1所述的无线网基于最优覆盖算法的单个无设备物体追踪方法,其特征是:通过最优覆盖算法得到最有可能位置,对于不同无线节点之间的信号强度变化,根据模型估计物体的可能存在的区域,如果同一个位置有很多这样的估计区域,则取覆盖值最大的位置作为输出。
    7: 根据权利要求6所述的无线网基于最优覆盖算法的单个无设备物体追踪方法,其特征是:设置阈值(threshold)区分有无物体的存在。
    8: 根据权利要求6所述的无线网基于最优覆盖算法的单个无设备物体追踪方法,其特征是:最优覆盖法需要利用建模的结果。
    9: 根据权利要求6所述的无线网基于最优覆盖算法的单个无设备物体追踪方法,其特征是:最优覆盖仅仅对有信号强度变化的无线节点数据进行处理,缩短响应时间,节省能耗。

    说明书


    无线网基于最优覆盖算法的单个无设备物体追踪方法

        【技术领域】

        本发明涉及一种利用无线网技术来实现无设备物体追踪的方法。本发明解决了传统无线网络中无法追踪无设备物体的难题,是一种低成本、高效率的无设备物体追踪方法。属于物体定位追踪及无线通信领域。

        背景技术

        物体追踪技术一直是一大研究热点,并有很多实际的应用场景,例如车辆追踪,战场侦测,动物栖息行为监测和医院里的病人检测等等。GPS是一项精确性很高的追踪技术,但是它只能够用于户外,因为在户内卫星信号会被屏蔽。室内移动物体的定位则更加复杂。激光定位技术以其测距的精准而著称,但是其相关的设备非常昂贵,而且也更适合户外环境。目前国内外用于物体追踪的技术分为2大类,一类是基于射频技术,另一类是基于非射频技术。非射频技术主要包括有视频技术,红外技术,压力技术,超声波技术。视频技术利用多个摄像头采集图像信息,然后通过图像处理算法捕捉物体。这类技术通常比较昂贵,而且不能在黑暗环境使用。而红外技术因为其本身范围有限的特性需要非常仔细和密集的布置,才能对物体进行定位,而且如果部署得不够周密,仍然很容易会有漏洞的存在。压力技术是通过放置在地板上的加速和气压传感器来检测是否有人的脚印通过其检测范围,这项技术同样也是需要非常密集的节点布置才能在要求范围内有效的定位,而且成本比较高。超声波技术一般通过超声波的飞行时间法(Time-of-Flight)来获得位置信息,这项技术总是要求被追踪物体携带一个发送或接受设备,例如Bat超声波系统需要被追踪物体携带一个Bat(发射器)定期发送超声波脉冲,或如MOCUS只能测试出通过固定区域的物体的数量?;褂芯褪侨鏑ricket定位系统一样,通过结合超声波和无线射频,利用两者接收信号的时间差来做距离的测量,这种方法同样还是需要被追踪物体携带相关信号接收器。

        由于在日常工作生活中各类无线设备已经普遍使用,射频技术因其成本低廉而著称。相关的定位技术有802.11,电子标签技术(RFID)和无线传感器网络(WSN)。无线传感器网络是一种由大量廉价的无线传感器所组成的网络,能够协同地实时监测、感知和采集网络覆盖区域中各种环境或监测对象的信息,并对其进行处理,处理后的信息通过无线方式发送,并以自组多跳的网络方式传送给观察者。而目前这些技术的现有物体追踪方法都需要被追踪物体携带无线收发器,然后通过接收端无线信号强度(RSS)的大小或加上一些辅助方法来得到物体的位置。这种条件显然在某些环境和应用中得不到满足,例如安全或防盗部门,一些恶意闯入或攻击者不会携带类似设备来协助追踪。

        经检索发现,目前无设备物体追踪的方法,如图像技术、红外技术、压力技术,超声波技术等,都有其自身的限制条件,它们存在成本过高,布置困难,或不能适用于黑暗场景等缺陷。所以他们很难大规模投入到实际应用中,这样极大的限制了物体追踪技术在实际中的应用前景。

        本发明填补了这个技术空白,将有效解决上述技术用于无设备物体追踪带来的各种问题。本发明采用无线信号(如802.11或者zigbee等)作为基本输入源进行物体追踪,在无线网络中利用被追踪物体对环境的干扰,特别是对无线信号的干扰来进行定位追踪。由于现在的无线信号是开放的,几乎免费的资源,我们的技术将在保留无线信号低成本优势的前提下,获得相当高的精度,从而提供一个低成本,高效率,隐蔽的且非介入式的实时物体定位追踪技术。

        【发明内容】

        本发明要解决的技术问题是,传统基于无线网络的物体追踪皆需要被追踪物体携带无线节点来协助追踪。如何在一个大规模无线网络下,实现高精度,高精确性,高实时性,和低成本的无设备目标物体追踪是目前无设备物体追踪领域一个亟待解决的问题。

        为实现上述目的所采用的技术方案是:

        首先我们针对无设备目标物体的不同位置对仅仅一对无线节点信号强度变化的影响(Dynamic?of?Radio?Signal?Strength)进行建模。为了能够更好的切合实际应用,这对无线节点被放置在室内天花板上。根据被追踪物体在地面的位置,来检测并建模这2者之间的关系。常见的模型只基于传播模型(PropagationModel)。即当射频信号接收端离射频信号发送端的距离越来越远,一般来说接收地信号强度会逐步衰减。这个模型只考虑到物体离单个无线节点的距离和接受信号强度之间的关系,并没有考虑物体在不同位置对信号强度变化的影响。本发明是首创致力于建立此类模型。我们研究发现如果在一个无物体移动的环境内,信号强度的变化非常小,几乎可以忽略不计。然而当物体移动则会对信号强度产生影响。所以,本发明采用一定的无线节点布局和组网技术,利用移动物体会对不同通信节点接收信号强度造成变化的研究模型,再根据这些节点的相应几何信息和信号强度变化来对单个无设备目标物体进行追踪。这里我们采用广播模式,即每一个无线节点即是发送端向其他节点发送信号,同时也是接收端接收其他节点的信号。对于每一对相互通信的无线节点,根据其产生信号强度的变化值,依据模型推测出物体可能的范围,那么对于很多相互通信的节点,则有很多这种物体估计区域,我们则认为重叠区域最多的地方最有可能是物体存在的位置。此类算法可以通过集中式服务处理用计算几何理论的方法得到。

        本发明利用无线网络,对无设备物体进行追踪,能达到的有益效果如下:

        成本低廉。射频技术因其成本低廉而著称,传统的无设备追踪技术设备昂贵,或需要极其精密的布置。本发明布置简单,易于使用,并且可以适用于黑暗环境;

        追踪精度高。本发明可以实现无设备物体追踪精度达到一米以内;

        实时性能高。本发明可以实现三秒内追踪无设备物体的现有位置;

        可扩展性强。本发明可使得追踪系统有很强的扩展性,因为布置简单,很容易应用到大型区域的追踪系统中。

        【附图说明】

        下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

        图1为无线网络中追踪无设备物体示意图。

        图2为被追踪物体位置与信号强度变化(RSS?Dynamic)示意图。

        图3为基于单对无线节点下的物体位置建模示意图。

        图4为判断物体存在性的阈值建立示意图。

        图5为最优覆盖算法示意图。

        其中图1中所示,一组无线节点被布置在室内天花板上,如图中的黑圆点所示,每个节点即作为射频信号发射器不断发送信号也同时作为射频信号接收器。地面上的无设备物体,比如人,对接收的信号强度产生影响,如图中的某些无线节点之间的联线,粗的联线代表连接他们的无线节点之间的信号强度变化大,反而言之,细的联线代表连接他们的无线节点之间的信号强度变化小。

        其中图2中所示,两个无线节点被布置在室内天花板上,如图中的两个黑原点所示。d表示射频发送器到射频接收器的距离,r1代表被追踪物体到射频发送器的距离,r2代表被追踪物体到射频接受器的距离,h表示无线节点离地面的距离,P1代表无线信号从射频发送器到射频接收器的直射路径,P2代表无线信号从射频发送器到射频接收器的地面反射路径,Pobj代表无线信号从射频发送器到射频接收器的物体影响路径。MPL代表2个无线节点的连线在地上的垂直投影线,PL代表在地面上其他与MPL平行的线。MVL代表2个无线节点的连线的垂直平分线在地上的投影线,VL代表在地面上其他与MVL平行的线。

        其中图3中所示L代表矩形的长度,W代表矩形的宽度,这个矩形是根据信号强度变化(RSS?Dynamic)估计的无设备物体可能位置区域。

        其中图4中Threshold代表的是区分有无物体的信号强度变化(RSS?Dynamic)值。

        其中图5中的布置成矩形的空心圆点是指布置在室内天花板上的无线节点,实心圆代表物体在地面的位置。每个矩形区域代表一对无线节点估计的物体可能位置区域。

        【具体实施方式】

        该发明的基本思想如图1所示,在室内天花板上布置一些互相通信的无线节点,每个节点即作为无线射频发射器发送信号,也同时作为无线射频接收器接收信号,在没有移动物体的时候,他们之间收到的信号强度是稳定的。当无设备物体在周围的移动则会引起一些无线节点之间信号强度产生变化,该发明利用这些不同无线节点间信号强度的变化来追踪无设备物体的位置。

        该发明采用无线网络中基于最优覆盖算法的单个无设备物体追踪方法。它一共分为2个主要步骤,第一个步骤为建模步骤,这个步骤的目的主要是针对仅仅一对互相通信的无线节点进行建模,得到不同无设备物体位置和信号强度变化之间的关系。第二个步骤为追踪步骤,具体的实时追踪算法是在这里实现的。

        我们首先介绍第一个步骤中的建模实现,图2所示的是单个无设备物体不同位置对一对互相通信的无线节点的射频信号强度所产生的影响示意图。这对无线节点中,其中一个作为射频发射器,另外一个作为射频信号接收器。射频发射器不断向射频信号接收器发送信号。为了切合实际中的应用,这对无线节点被布置在室内的天花板上。我们经研究发现如果在一个无物体移动的环境内,射频信号接收器收到的信号强度的变化非常的小,几乎可以忽略不计。然而当物体存在则会对信号强度产生影响。根据雷达方程式(Radar?Equation),存在的物体对接收到的信号强度变化的影响可以通过如下公式表达,

        Pobj=PtGtGrλ2σ(4π)3r12r22]]>

        这里r1代表被追踪物体到射频发送器的距离,r2代表被追踪物体到射频接受器的距离,d表示射频发送器到射频接收器的距离。σ是被追踪无设备物体的雷达截面(radar?cross?section)。该值定义为该物体的散射功率(scattered?power)和入射功率密度(incident?power?density)的比值。该值的大小与物体的大小和材质都有关系,如果被追踪物体是人的时候,该值1。Pt是用瓦特表示的发送功率,Gt是射频发送器的天线增益,Gr是射频接收器的天线增益,λ是发送无线电波的波长.

        通过上述公式,也就是说对于固定的无设备物体和一对固定布置的无线射频发送器和接收器,物体对信号强度变化的影响只和r1和r2有关,其他的参数都可以看成是固定大小的常数。

        因此我们通过以上公式,可以证明当物体在MPL和MVL时,通?;岫孕藕徘慷鹊谋浠洗蟮挠跋?,即使在每条PL或VL上时,当物体在其中点位置时会对信号强度的变化产生较大的影响,而当物体离该位置越来越远时,对信号强度变化的影响亦会越来越小。另外,根据收到的信号强度变化值,物体在地上的可能区域性形状是一个椭圆,如图2所示。图2是图1的一张俯视图,以便能够具体且直观的说明这个问题。这里我用一个外接矩形来代替这个椭圆。L是矩形的长度,W是矩形的宽度。这个长和宽的大小可以通过我们的建模结果得到。

        图4是其针对无线节点之间距离为4米的情况的建模一个例子。在这里,我们需要实现对不同无线节点距离的设置进行建模,得到不同物体位置和信号强度影响的关系图。因为MPL和MVL物体位置会产生最大的信号强度变化,因此,在本例中以此物体位置为测量标准,我们可以看到,当物体在MPL和MVL的中心位置时信号变化值趋于最大,这里x轴是物体到MPL和MVL中心点的距离,y轴表示的是信号强度的变化值(dB)。首先我们用一个阈值(threshold)去截取这两条曲线,在MPL信号强度变化线上产生的截距被看作是上述矩形的长,在MVL信号强度变化线上产生的截距被看作是上述矩形的宽。该阈值的大小定义为在该无设备物体不存在的情况下,并且环境当中有其他移动得物体,信号强度变化的最大值。该值是由于该环境中的噪声产生的,所以通?;岜冉闲?,比如该例中,噪声使得信号强度变化的最大值为0.7dB.用该阈值在途中截取后,矩形长度L的值为2.85米,矩形长度W的值为1.12米。

        我们针对不同距离的一对无线节点采用以上方式建模后。接下来,在第二个步骤中,我们介绍该发明基于最优覆盖算法的单物体追踪系统。该系统可以使用任意多的无线节点。图5举例的是一个采用16个无线节点的追踪系统,这些节点目前使用的是Crossbow公司生产的telosB无线收发节点。图5也是一张俯视图,这16个无线节点被布置成4×4的网格,被放在在室内的天花板上,他们距离地面的高度全部为2.4米。每个无线节点即作为射频发射器固定用广播方式发送信号,同时也作为射频接收器接收从其他无线节点发送过来的信号,它们的缺省发射频率为0dBm,射频的频率设置为2.4GHz。无线节点之间的距离选择为2m,这个距离可以通过用户不同的需求予以调整,一般来说,距离选择的比较小,追踪的精确性也就较高,但是部署的成本也相应提高,因为部署的节点会相应增多。但是节点之间距离的选择应该在2m到6m之间,因为过小的节点距离使得节点之间收到的信号强度过强,物体很难引起接收的信号强度发生过大的改变。过大的节点距离会使得节点之间收到的信号强度过弱,噪声的干扰也相应增大。

        该实时追踪算法一共分为2个子步骤,在初始阶段,没有被追踪物体的情况下,每个无线节点会建立一个静态表,这个静态表储存了所有邻居发送的射频信号强度。对每个发送邻居建立一个链接阈值,这个阈值是从这些接收的信号强度来计算。初始化所有的无线节点后,系统进入了追踪阶段。每个无线节点测量邻居节点的接收信号强度。如果信号强度的变化值小于阈值,该信号强度变化值被用于更新静态表。反而言之,如果信号强度的变化值高于原来的阈值,该节点和其邻居节点就被认为是一条“受影响的无线链接”,然后其信号强度变化值被报告至网关(sink)。

        单物体追踪的方法该发明采用基于最优覆盖算法,具体的算法如下:

        因为所有的受影响的无线链接已经发送到网关,因此对于每个受影响的无线链接我们根据其无线节点之间的距离选择相应的模型,然后据前所述,用其信号强度变化的大小去截取该模型曲线,因此可以得到该无线链接对被监控无设备物体的一个区域估计,在这里是一个根据模型得到的矩形。在无线节点网格中有很多这样的链接,因此我们也会有很多这样大小不一的矩形。对于不同的矩形我们根据其信号强度变化值得大小赋予其不同的权值。这些矩形之间可能会有重叠,重叠部分的权值我们按照矩形权值相加处理,最后我们选取重叠后权值最大的区域认为是物体的位置。

        具体算法我们采用一个固定大小的正方形(边长0.5米)来扫描整个网格区域,在每一个扫描点,我们计算该正方形在该位置的覆盖,它是该正方形与每个矩形的相交面积乘以矩形的权值并累积总和。覆盖值最大的位置就是估计的物体位置。

        这里我们用图中的例子来详细说明一下,在图5中有四条受影响的无线链接,在图中用实线来描述,线比较粗的代表其信号强度变化值较大,线比较细的代表其信号强度变化值较小。那么根据模型产生的估计区域的大小在图中为4个大小各异的矩形,每个矩形的权值是其受影响的无线链接的信号强度变化的大小,这里分别用B1,B2,B3,B4来表示,当固定大小的正方形在执行扫描任务的时候,例如在某位置Pi与2个矩形相交,这里假设相交面积为C1,C2,那么在该位置Pi的覆盖Zi,就是C1B1+C2B2。对于每一个扫描位置Pi都有一个相应的覆盖值Zi,这里我们取有最大覆盖值Zi的物体位置Pi作为估计的单个无设备物体位置。

        经过大量试验证明,我们的算法可以达到追踪无设备物体的平均精确性达0.99米,实时追踪的延迟时间平均不超过3秒。

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