专利名称：无线传感器网络自组织节点选择方法
技术领域：
本发明涉及一种网络节点的选择方法，特别是一种无线传感器网络自组 织节点选择方法。
背景技术：
无线通信、集成电路、传感器以及微型机电系统等技术的飞速发展使大 量生产低成本、低功耗、多功能的微型无线传感器成为可能，这些微型无线 传感器具有无线通信、数据采集、分布式处理、协同合作等功能和特点。无 线传感器网络就是由大量随机分布的此类集成有传感器、数据处理单元和通 信模块的节点通过自组织方式构成的网络，其目的是协作地感知、采集、处 理和发布覆盖区域中的目标信息，并将这些信息通知给用户。
面向纯方位目标跟踪的无线传感器网络具有隐蔽性能好、定位精度较高、 部署速度快等优点，是传统定位跟踪系统，特别是战场跟踪系统的重要补充 形式，因此无线传感器网络移动目标跟踪方法的研究十分重要。该研究主要 解决如何充分发挥无线传感器网络分布式(分布式融合节点数据)和自组织 (自适应选择高性能节点组合完成任务)的特点来高效解决不确定性强(目 标的个数，状态，种类)和干扰性高(网络节点数据处理和通信能力有限， 放大了噪声和目标之间的干扰的影响)的目标跟踪问题。就整个网络范围而 言，跟踪性能与目标和各个节点的拓朴有密切的关系，在某一时刻无线传感
器网络中各个节点对同一跟踪目标提供的定位精度是不同的；就单个节点而 言，节点的能量一般采用电池供应，能量储备有限，不允许节点无限制地工 作。因此这种无线传感器网络需要进行工作节点的选择，通过在每个采样时
5刻选择定位性能最好的几个节点来定位目标，达到既获得较好的定位跟踪效果，又节省网络整体能量消耗的目的。
目前，现有技术的节点选择方法是一种基于全局节点位置信息的选择方法，以网络全部节点作为备选节点，不仅采用近似遍历的方式选择节点组合，还要求每个节点掌握网络中所有节点的位置信息，存在运算负担大、存储需求大、结构复杂、鲁棒性和可扩展性不强等缺陷。
发明内容
本发明的目的是提供一种无线传感器网络自组织节点选择方法，有效解决现有基于全局节点位置信息选择方法存在的技术缺陷。
为了实现上述目的，本发明提供了 一种无线传感器网络的节点选择方法，
包括
步骤1、在当前采样时刻，将工作节点集合划分为第一节点集合和第二节点集合，其中，所述工作节点集合由当前采样时刻的工作节点组成，所述第一节点集合由工作节点集合中定位性能好的工作节点组成，所述第二节点集合由工作节点集合中第 一节点集合以外的工作节点组成；
步骤2、根据所述第二节点集合中各工作节点关于所述第一节点集合的差分收益确定工作门限；
步骤3、所述工作节点集合中的各工作节点广播跟踪任务信息，所述跟踪任务信息包括工作节点的位置信息、预测目标状态向量、滤波器的协方差预测矩阵和所述工作门限；
步骤4、空闲节点接收所述跟踪任务信息后，根据自身的位置信息和所述跟踪任务信息判断是否能在下一采样时刻加入第 一节点集合，是则广播加入决定，否则继续保持空闲状态。
所述步骤1包括
ll、在当前采样时刻，所述工作节点集合中的各工作节点测量目标；步骤12、各工作节点融合各自的测量结果，更新当前采样时刻的目标状
态向量和协方差矩阵；
步骤13、根据所述当前采样时刻的目标状态向量和协方差矩阵，各工作节点预测下一采样时刻的预测目标状态向量和滤波器的协方差预测矩阵；
步骤14、判断所述工作节点集合中工作节点的实际个数是否小于预先设定的理想个数，是则执行步骤15，否则执行步骤16;
步骤15、根据组合收益，选择定位性能好的M-1个工作节点形成第一节点集合，未被选中的工作节点形成第二节点集合，其中M为工作节点集合中工作节点的实际个数，执行步骤2;
步骤16、根据组合收益，选择定位性能好的N-1个工作节点形成第一节点集合，未被选中的工作节点形成第二节点集合，其中N为预先设定的理想个数，执行步骤2。
所述步骤2包括
步骤21、计算第二节点集合中的工作节点关于第一节点集合的差分收益；步骤22、选择最大的差分收益作为工作门限。所述步骤3包括
步骤31、所述工作节点集合中每个工作节点计算其与目标预测位置之间的预测^巨离；
步骤32、根据所述工作门限确定门限距离；
步骤33、根据所述预测距离和门限距离，所述工作节点集合中的每个工作节点计算最远距离；
步骤34 、所述工作节点集合中的每个工作节点以所迷最远距离为广播半径广播跟踪任务信息，所述跟踪任务信息包括工作节点的位置信息、预测目标状态向量、滤波器的协方差预测矩阵和所述工作门限。
所述步骤4包括
步骤41、空闲节点接收所述工作节点集合中每个工作节点广播的跟踪任务信息；
步骤42、根据所述跟踪任务信息和空闲节点自身的位置信息，计算空闲节点关于第一节点集合的差分收益；
步骤43、判断空闲节点关于第一节点集合的差分收益是否大于所述工作门限，是则执行步骤44,否则执行步骤45;
步骤44、空闲节点广播加入第一节点集合的决定，结束；
步骤45、空闲节点在下一采样时刻继续保持空闲。
所述步骤4之后还包括如果第二节点集合中的工作节点在设定时间内没有收到空闲节点广播的加入决定，则第二节点集合中差分收益为工作门限的工作节点自行决定在下一采样时刻加入第一节点集合。
本发明提供了 一种无线传感器网络自组织节点选择方法，主要包括两个阶段预测阶段和判断阶段。预测阶段中，将工作节点集合划分为第一节点集合和第二节点集合，第一节点集合的工作节点用于在下一采样时刻继续进行测量工作，第二节点集合则用于设定工作门限；判断阶段中，空闲节点将自己的差分收益与工作门限比较，以判断能否在下一采样时刻加入到第一节点集合中。与现有技术基于全局节点位置信息的选择方法相比，本发明每个工作节点只需要掌握自己的位置信息，节点只有在接收到其它节点提供的信息后才执行判断工作，不仅不要求每个节点掌握网络中所有节点的位置信息，而且避免了遍历全局节点的位置信息，因此具有运算负担小和存储需求小的优点。此外，本发明利用差分收益的上界设定广播最远距离，避免了全局洪泛，节约了能量使用。进一步地，本发明无线传感器网络自组织节点选择方法作为一种自组织方法，不仅结构简单，而且无线传感器网络规模的增大不会明显影响工作。当无线传感器网络中有新的工作节点部署时，新的工作节点可以直接参与执行本发明的相关操作，因此本发明具有较强的可扩展性，且在适应系统升级时的代价很小。另夕卜，在网络^见模突然变化的情况下，本发明依然有能力以较好的跟踪性能完成当前的任务，鲁棒性较好。总之，本发明使得无线传感器网络在定位精度、鲁棒性、可升级性和系统资源节约四个方面获得较好的平衡。
图1为本发明无线传感器网络自组织节点选择方法的流程图；图2为本发明划分第一节点集合和第二节点集合的流程图；图3为本发明确定工作门限的流程图4为本发明工作节点集合中的工作节点广播跟踪任务信息的流程图5为本发明空闲节点判断能否加入第一节点集合的流程图6为本发明无线传感器网络自组织节点选择方法具体实例的示意图。
具体实施例方式
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。图1为本发明无线传感器网络自组织节点ilU奪方法的流程图，包括步骤1、在当前采样时刻，将工作节点集合划分为第一节点集合和第二节点集合，其中，所述工作节点集合由当前采样时刻的工作节点组成，所述
第一节点集合由工作节点集合中定位性能好的工作节点组成，所述第二节点集合由工作节点集合中第一节点集合以外的工作节点组成；
步骤2、根据所述第二节点集合中各工作节点关于所述第一节点集合的差分收益确定工作门限；
步骤3、所述工作节点集合中的各工作节点广播跟踪任务信息，所述跟踪任务信息包括工作节点的位置信息、预测目标状态向量、滤波器的协方差预测矩阵和所述工作门限；
步骤4、空闲节点接收所述跟踪任务信息后，根据自身的位置信息和所述跟踪任务信息判断是否能在下一采样时刻加入第一节点集合，是则广播加入决定，否则继续保持空闲状态。本发明提供了一种无线传感器网络自组织节点选择方法，是一种利用自
组织原理选择节点纯方位跟踪目标的方法(简称S0TA)。本发明主要包括两个阶段预测阶段和判断阶段。预测阶段中，将工作节点集合iVp划分为第一节
点集合《和第二节点集合《，工作节点集合Wp为在当前采样时刻进行测量工作的工作节点组成的集合，在工作节点集合^中选择在下一采样时刻仍能提供高性能定位服务的工作节点形成第 一 节点集合《，由工作节点集合中未被选中的其它工作节点形成第二节点集合《，第一节点集合《的工作节点用于在下一采样时刻继续进行测量工作，第二节点集合《则用于设定工作门限rtf ，本发明将工作门限rH作为判断空闲节点是否能在下一采样时刻加入第一节点集合《的依据；之后工作节点集合iVp中的每个工作节点广播跟踪任务信息，跟踪任务信息包括工作门限；、工作节点的位置信息、预测目标状态向量和滤波器的协方差预测矩阵。判断阶段中，空闲节点根据自身的位置信息和接收到的跟踪任务信息判断能否在下 一 采样时刻加入到第 一 节点集合《中，以便在下一采样时刻参与测量工作。由此可以看出，由于空闲节点根
据自身的位置信息和接收到的跟踪任务信息来决定是否在下一采样时刻工作，因此每个工作节点或空闲节点只需要掌握自身的位置信息，节点只有在接收到其它节点提供的信息后才执行判断工作，节点用于存储位置信息的资源占用很少。与现有技术基于全局节点位置信息的选择方法相比，本发明不仅不要求每个节点掌握网络中所有节点的位置信息，而且避免了遍历全局节点的位置信息，具有运算负担小、存储需求小、结构简单、鲁棒性和可扩展性较强等优点，使得无线传感器网络在定位精度、鲁棒性、可升级性和系统资源节约四个方面获得较好的平衡。
图2为本发明划分第一节点集合和第二节点集合的流程图。在图1所示技术方案中，所述步骤l包括
步骤11、在当前采样时刻，所述工作节点集合中的各工作节点测量目标；
10步骤12、各工作节点融合各自的测量结果，更新当前采样时刻的目标状态向量和协方差矩阵；
步骤13、根据所述当前采样时刻的目标状态向量和协方差矩阵，各工作节点获得下一采样时刻的预测目标状态向量和滤波器的协方差预测矩阵；
步骤14、判断所述工作节点集合中工作节点的实际个数是否小于预先设定的理想个数，是则执行步骤15，否则执行步骤16;
步骤15、根据组合收益，选择定位性能好的M-l个工作节点形成第一节点集合，未被选中的工作节点形成第二节点集合，其中M为工作节点集合中工作节点的实际个数，执行步骤2;
步骤16、根据组合收益，选择定位性能好的N-l个工作节点形成第一节点集合，未被选中的工作节点形成第二节点集合，其中N为预先设定的理想个数，执行步骤2。
本发明是在无线传感器网络节点只掌握自身位置信息的前提下工作。由于无线传感器网络跟踪的地面目标以10m/s~20m/s的速度运动，因此在当前采样时刻与下一采样时刻之间，目标运动造成的传感器节点与目标之间的拓朴变化并不十分明显。现有技术的研究结果也表明，当前采样时刻的最优节点往往在下一采样时刻仍然是最优节点。因此本发明技术方案在当前采样时刻工作的节点中选择大部分工作节点在下一采样时刻继续工作是可行的。此外，由于当前采样时刻的工作节点没有任何关于空闲节点的先验知识，为防止在下一采样时刻无法找到足够数量的工作节点，在已知的工作节点中选择大部分工作节点可以保证定位性能。
假设当前采样时刻为第A采样时刻，下一采样时刻为第t +1采样时刻，因此在第A:采样时刻，本发明工作节点集合Wp中的M个工作节点首先测量
目标，然后各工作节点融合各自的测量结果，更新第&采样时刻的目标状态向量Z("和协方差矩阵g(;t),目标状态向量Z(Q用于反映目标的状态，协方差矩阵^(/t)用于反映目标状态的偏差程度。之后，利用卡尔曼滤波器在第A采
ii样时刻预测目标在第A + l采样时刻的位置，获得在第A:采样时刻预测第A + l 采样时刻的预测目标状态向量1^ + %)和在第&采样时刻预测第A: + l采样时
刻的滤波器的协方差预测矩阵0fr + lpO。其中，本发明使用扩展卡尔曼滤波 器融合多个传感器工作节点的方位测量信息，估计出每个采样时刻目标的 位置。假设有n个传感器工作节点用来观测目标，采样时间间隔为T,则 目标的状态向量为X("-[A,, \,]7',其中A，,为目标t时刻的横坐
标位置，&，,为目标t时刻的纵坐标位置，K,为目标t时刻的横坐标速度，
、，,为目标t时刻的纵坐标速度。实际应用中，可以通过本领域>技术人员/>
知的卡尔曼滤波器的测量方程和过程方程获得目标的估计位置和协方差 矩阵，通过卡尔曼滤波器的预测方程获得预测目标状态向量和滤波器的协方 差预测矩阵，这里不再赘述。
随后在工作节点集合 中通过节点组合的组合收益来选择定位性能好
的工作节点。根据本领域技术人员公知的有关组合收益的概念，对于某个节 点组合iV。，它在第&采样时刻的定位性能或定位精度是它的组合收益，记作 。而节点组合W。在第A: +1采样时刻的组合收益5(iV。 J +1)与滤波器的 协方差预测矩阵g(yt + lpO有关，即知道了目标的预测位置信息、节点组合中 各节点的位置信息和滤波器的协方差预测矩阵，就可以计算出节点组合的 组合收益。
由于现有技术中关于节点组合收益的定义不适用于单一节点，为此本发
明提出了差分收益概念，定义节点/关于节点组合^。的差分收益必(!'|义;)为
必(/IA^N邵uiV")-5(A0 (1) 式中，必G' vj JV。)为节点/与节点组合iV。形成新的节点组合后的组合收益， 必(iV。)为节点组合iV。的组合收益。
具体到本发明，当工作节点集合中工作节点的个数M 'J、于预先设定的理想个数iV时，首先将工作节点集合A^中的M工作节点形成多个包括M-1 个工作节点的节点组合K,然后分别计算各个节点组合i^的组合收益，选择 组合收益最大的节点组合A^ ,该节点组合W。中的工作节点即为M-l个定位性 能较好的工作节点，形成第一节点集合《，第一节点集合《中的工作节点将 在第A: + l采样时刻继续进行测量工作，剩余的一个工作节点形成第二节点集 合《，第二节点集合《中的工作节点将用于设定工作门限；。当工作节点集 合A^中工作节点的个数M大于或等于预先设定的理想个数iV时，首先将工作 节点集合A^中的M工作节点形成多个包括7V-1个工作节点的节点组合A^， 然后分别计算各个节点组合iV。的组合收益，选择组合收益最大的节点组合 iV。，该节点组合iV。中的工作节点即为iV-l个定位性能4交好的工作节点，形成 第一节点集合《，第一节点集合《中的工作节点将在第A + l采样时刻继续 进行测量工作，剩余的M-iV + l个工作节点形成第二节点集合《，第二节点 集合《中的工作节点将用于设定工作门限T^ 。
上述技术方案中，为保证网络中每个采样时刻都有足够数量的工作节点 对目标进行测量，因此预先设定了理想个数AA,每个采样时刻应尽量保持理 想个数iV个工作节点。但当网络遭受负面影响(如攻击时)， 一些工作节点可 能^皮摧毁，导致网络中实际的工作节点个数小于AT,如实际个数为M个，那 么在选择第一节点集合时，就只能从实际个数M个工作节点中进行选择。由 此可见，本发明上述技术方案具有相当好的适应性。实际应用中，网络长期 工作中工作节点个数的平均值接近于理想个数iV 。
图3为本发明确定工作门限的流程图。在图l所示技术方案中，所述步 骤2包括
步骤21、计算第二节点集合中的工作节点关于第一节点集合的差分收益； 步骤22、选择最大的差分收益作为工作门限。
上述技术方案中，首先计算第二节点集合《中每个工作节点关于第一节点集合《的差分收益必(/|《)，其中/表示工作节点，即由第一节点集合《中 的工作节点组成一个节点组合iV。，计算第二节点集合《中每个工作节点关于
该节点组合iv。的差分收益；然后进行比较，选择最大的差分收益必(/|《)作为 工作门限7^ ，该工作门限rj乍为空闲节点在第A +1采样时刻加入第一节点集 合《并在第A + l采样时刻进行测量工作的判断依据。
图4为本发明工作节点集合中的工作节点广播跟踪任务信息的流程图。 在图1所示技术方案中，所述步骤3包括
步骤31、所述工作节点集合中每个工作节点计算其与目标预测位置之间 的预测距离；
步骤32 、根据所述工作门限确定门限距离；
步骤33、根据所述预测距离和门限距离，所述工作节点集合中的每个工 作节点计算最远距离；
步骤34、所述工作节点集合中的每个工作节点以所述最远距离为广播半 径广播跟踪任务信息，所述跟踪任务信息包括工作节点的位置信息、预测目 标状态向量、滤波器的协方差预测矩阵和所述工作门限。
上述技术方案中，首先工作节点集合Wp中的每个工作节点计算其与目标
预测位置之间的预测距离S,然后根据工作门限7^确定门限距离r,，根据预 测距离^和门限距离r,,工作节点集合i^中的每个工作节点计算其进行广播 的最远距离《，最后工作节点集合A^中的每个工作节点以最远距离《为广播 半径，向空闲节点广^"跟踪任务信息。
为了达到低能量消耗的目的，本发明引入了预测距离。、门限距离r,和 最远距离《的概念，其中，每个工作节点与目标预测位置之间的预测距离。可 以根据节点/的位置信息和目标预测位置信息获得。
根据差分收益的定义，可以推导它的上界为<formula>formula see original document page 15</formula>
式中，W(/lAO表示节点/关于节点组合乂的差分收益，7>表示计算矩阵
的秩，"g表示计算矩阵的特征值，CT,.表示节点/测量误差的标准差，^表示
节点/与目标预测位置之间的预测距离，J(w。)表示节点组合iv。的费歇尔 (Fisher)信息矩阵。
为了避免全局广播，本发明根据式(2 )表示的工作节点差分收益的上界 设定了门限距离G,因此本发明门限距离r,定义为
式中，^为工作门限，J(W"表示第一节点集合《的费歇尔(Fisher) 信息矩阵。
本发明门限距离^表明，只有与目标预测位置之间的距离小于门限距离 ^的空闲节点的差分收益才有可能大于工作门限T^。 本发明节点/的最远距离《定义为
《=^ +弓 (4) 式中，^表示节点/与目标预测位置之间的预测距离，^表示门限距离。 由此可见，本发明利用差分收益的上界设定广播最远距离，只有与目 标预测位置之间的距离小于门限距离的空闲节点的差分收益才有可能大于工 作门限，因此本发明技术方案避免了全局洪泛，节约了能量使用。
图5为本发明空闲节点判断能否加入第一节点集合的流程图。在图1所 示技术方案中，所述步骤4包括
步骤41、空闲节点接收所述工作节点集合中每个工作节点广播的跟踪任
务信息；
步骤42、根据所述跟踪任务信息和空闲节点自身的位置信息，计算空闲节点关于第一节点集合的差分收益；
步骤43、判断空闲节点关于第一节点集合的差分收益是否大于所述工作 门限，是则执行步骤44,否则执行步骤45;
步骤44、空闲节点广播加入第一节点集合的决定，结束；
步骤45、空闲节点在下一采样时刻继续保持空闲。
具体的，当空闲节点J收到工作节点集合Wp中某个工作节点广播的跟踪
任务信息后，首先根据自身位置信息以及跟踪任务信息中的工作节点的位置 信息、预测目标状态向量和滤波器的协方差预测矩阵计算该空闲节点y关于 第 一节点集合《的差分收益)，然后将该差分收益)与跟踪任务 信息中的工作门限7^比较。如果差分收益rf5G'l《)大于工作门限7^,说明空闲 节点/关于第一节点集合《的差分收益比第二节点集合《中工作节点关于 第一节点集合《的差分收益大，因此该空闲节点/可以加入第一节点集合 《，空闲节点y'广播加入第一节点集合《的决定，并在下一采样时刻与第一 节点集合《中的工作节点一起参与测量工作；如果差分收益小于或等 于工作门限&,说明空闲节点7相对于第二节点集合《中的工作节点没有优
势，因此，该空闲节点j将继续保持空闲状态。
由此可见，本发明每个空闲节点根据自身的位置信息，通过将自己的 差分收益与工作门限进行比较来决定其在下一采样时刻是否活动，避免了 遍历全局节点的位置信息，具有运算负担小和存储需求小等优点。
本发明上述技术方案中，还可以包括第二节点集合中的工作节点自行 决定在下一采样时刻加入第一节点集合的步骤。在实际应用中，如果没有空 闲节点满足工作门限，也就是说，如果第二节点集合《中的工作节点在设
定时间内没有收到空闲节点广播的加入决定，则第二节点集合《中差分收 益为工作门限7^的那个工作节点自行决定在下一采样时刻加入第一节点集合 《，该工作节点将在下一采样时刻进行测量工作。图6为本发明无线传感器网络自组织节点选择方法具体实例的示意图。 该具体实例的无线传感器网络包含随机分布在网络覆盖区域中的15个节点，
每个采样时刻平均选择3个(理想个数7^=3)工作节点进行工作，其中上方 定义为北方。如图6所示，在当前采样时刻(第A:采样时刻)，以目标S的预 测位置为中心(目标S在区域中心)，工作节点集合iVp("包含第一工作节点 iVpl、第二工作节点A^和第三工作节点iV^,工作节点集合iVpW中的每个工
作节点测量目标S后，融合各自的测量结果，更新第A采样时刻的目标状态 向量Z("和协方差矩阵2(/t)。然后，工作节点集合JVp("中的每个工作节点获
得预测目标状态向量X(A + l^)和滤波器的协方差预测矩阵"A: + ^),并选择定
位性能好的工作节点构建第一节点集合《。其中，第A + 1采样时刻(下一采
样时刻)的预测目标状态向量jr(yt + i^)通过第A采样时刻的目标状态向量lot)
预须'J，第A+l采样时刻的滤波器的协方差预测矩阵"A+1^)通过第A采样时刻
的协方差矩阵2(/t)预测。工作节点集合iVp("中的三个工作节点可以形成三个 节点组合iV。，每个节点组合iV。包括二个工作节点，即三个节点组合W。是
包括第一工作节点wpl和第二工作节点wp2的节点组合、包括第 一工作节点
wpl和第三工作节点 3的节点组合、包括第二工作节点iVp2和第三工作节点 A^的节点组合，根据目标的预测位置、节点组合中各节点的位置信息和滤
波器的协方差预测矩阵即可计算出三个节点组合的组合收益。Wi设包括第一
工作节点7^和第二工作节点A^的节点组合具有较大的组合收益，因此第一 工作节点iVpl和第二工作节点 2被选择形成第 一节点集合《，第三工作节点 则形成第二节点集合《。接着，计算第二节点集合《中第三工作节点A^ 关于第一节点集合《的差分收益必(iVj《)，并作为工作门限^，同时计算出 门限距离G (图6中实线表示门限距离^ )。工作节点集合A^W中的三个工 作节点分别计算各自的最远距离后，第一工作节点iV。,以第一广播半径^、第二工作节点~2以第二广播半径R2、第三工作节点~3以第三广播半径R3分别 广播跟踪任务信息(图6中虚线表示各工作节点广播的最远距离)。之后， 系统进入判断阶段。假设第一空闲节点""第二空闲节点"2和第三空闲节点 a3收到了跟踪任务信息，其余的空闲节点由于位于三个工作节点的广播半径 之外，没有收到工作节点广播的消息，所以它们在第A + 1采样时刻保持空闲。 由于第一空闲节点a,和第二空闲节点"2关于第一节点集合《的差分收益小
于工作门限 ^ ,因此第一空闲节点A和第二空闲节点"2在第A +1采样时刻保 持空闲状态；由于第三空闲节点a3关于第一节点集合《的差分收益
大于工作门限^，所以第三空闲节点"3加入第一节点集合《中，广播加入第
一节点集合《的决定。最后，第一工作节点 。第二工作节点A^和第三空
闲节点"3形成第A + l采样时刻的工作节点集合i^0t+l)，在第A + 1采样时刻
测量目标，启动新的工作循环。
利用本发明无线传感器网络自组织节点选择方法完成被动目标跟踪的流 程包括
步骤51、令& = 2,利用卡尔曼滤波器预测目标在第A: + 1采样时刻的位 置，获得预测的第& + 1采样时刻的目标状态向量;^t + llit);
步骤52、根据第Ar采样时刻的工作节点集合A^("获得第A + l采样时刻 的工作节点集合iVp(A: + l); 步骤53、令& = & + 1;
步骤54、在第&采样时刻，工作节点集合JVp(w中的工作节点测量目标；
步骤55、各工作节点融合各自的测量结果，更新第A:采样时刻的目标状 态向量和协方差矩阵;
步骤56、利用卡尔曼滤波器在第A采样时刻获得目标在第A + l采样时刻 的预测目标状态向量X(A: + lpO和滤波器的协方差预测矩阵^A: + l^;步骤57、判断目标是否仍然在无线传感器网络的覆盖区域中，是则执行 步骤52,否则3艮踪结束。
实际应用中，步骤51之前还包括无线传感器网络目标跟踪初始化步骤， 即前两个采样时刻由探测到目标存在且距离目标最近的n个节点定位目标， 并依照定位信息计算卡尔曼滤波器的初始化信息。
从上述技术方案可以看出，本发明无线传感器网络自组织节点选择方法 作为 一种自组织方法，每个工作节点或空闲节点只需要掌握自身的位置信息， 节点只有在接收到其它节点提供的信息后才执行判断工作，因此无线传感 器网络规模的增大不会明显影响本发明的工作。当无线传感器网络中有新的 工作节点部署时，新的工作节点可以直接参与执行本发明的相关操作，因此 本发明无线传感器网络自组织节点选择方法具有较强的可扩展性，且在适应 系统升级时的代价很小。另外，在网络规模突然变化的情况下，本发明无线 传感器网络自组织节点选择方法依然有能力以较好的跟踪性能完成当前的任 务，鲁棒性较好。
本领域普通技术人员可以理解'.实现上述方法实施例的全部或部分步骤 可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读 取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述 的存储介质包括R0M、 RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制， 尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当 理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技 术方案的精神和范围。
权利要求
1. 一种无线传感器网络自组织节点选择方法，其特征在于，包括步骤1、在当前采样时刻，将工作节点集合划分为第一节点集合和第二节点集合，其中，所述工作节点集合由当前采样时刻的工作节点组成，所述第一节点集合由工作节点集合中定位性能好的工作节点组成，所述第二节点集合由工作节点集合中第一节点集合以外的工作节点组成；步骤2、根据所述第二节点集合中各工作节点关于所述第一节点集合的差分收益确定工作门限；步骤3、所述工作节点集合中的各工作节点广播跟踪任务信息，所述跟踪任务信息包括工作节点的位置信息、预测目标状态向量、滤波器的协方差预测矩阵和所述工作门限；步骤4、空闲节点接收所述跟踪任务信息后，根据自身的位置信息和所述跟踪任务信息判断是否能在下一采样时刻加入第一节点集合，是则广播加入决定，否则继续保持空闲状态。
2. 根据权利要求1所述的无线传感器网络自组织节点选择方法，其特 征在于，所述步骤1包括步骤11、在当前采样时刻，所述工作节点集合中的各工作节点测量目标；步骤12、各工作节点融合各自的测量结果，更新当前采样时刻的目标状 态向量和协方差矩阵；步骤13、才艮据所述当前采样时刻的目标状态向量和协方差矩阵，各工作 节点预测下一采样时刻的预测目标状态向量和滤波器的协方差预测矩阵；步骤14、判断所述工作节点集合中工作节点的实际个数是否小于预先设 定的理想个数，是则执行步骤15,否则执行步骤16;步骤15、根据组合收益，选择定位性能好的M-1个工作节点形成第一节 点集合，未被选中的工作节点形成第二节点集合，其中M为工作节点集合中 工作节点的实际个数，执行步骤2;步骤16、根据组合收益，选择定位性能好的N-l个工作节点形成第一节 点集合，未被选中的工作节点形成第二节点集合，其中N为预先设定的理想 个数，执行步骤2。
3. 根据权利要求1所述的无线传感器网络自组织节点选择方法，其特征 在于，所述步骤2包括步骤21、计算第二节点集合中的工作节点关于第一节点集合的差分收益； 步骤22、选择最大的差分收益作为工作门限。
4. 根据权利要求1所述的无线传感器网络自组织节点选择方法，其特征 在于，所述步骤3包括步骤31、所述工作节点集合中每个工作节点计算其与目标预测位置之间 的预测距离；步骤32 、根据所述工作门限确定门限距离；步骤33、根据所述预测距离和门限距离，所述工作节点集合中的每个工作节点计算最远距离；步骤34、所述工作节点集合中的每个工作节点以所述最远距离为广播半 径广播跟踪任务信息，所述跟踪任务信息包括工作节点的位置信息、预测目 标状态向量、滤波器的协方差预测矩阵和所述工作门限。
5. 根据权利要求1所述的无线传感器网络自组织节点选择方法，其特征 在于，所述步骤4包括步骤41、空闲节点接收所述工作节点集合中每个工作节点广播的跟踪任 务信息；步骤42、才艮据所述跟踪任务信息和空闲节点自身的位置信息，计算空闲 节点关于第一节点集合的差分收益；步骤43、判断空闲节点关于第一节点集合的差分收益是否大于所述工作 门限，是则执行步骤44,否则执行步骤45;步骤44、空闲节点广播加入第一节点集合的决定，结束；步骤45、空闲节点在下一采样时刻继续保持空闲。
6.根据权利要求1所述的无线传感器网络自组织节点选择方法，其特征在于，所述步骤4之后还包括如果第二节点集合中的工作节点在设定时间内没有收到空闲节点广播的加入决定，则第二节点集合中差分收益为工作门 限的工作节点自行决定在下一采样时刻加入第一节点集合。
全文摘要
本发明涉及一种无线传感器网络自组织节点选择方法，包括在当前采样时刻，将工作节点集合划分为第一节点集合和第二节点集合；根据第二节点集合中各工作节点关于第一节点集合的差分收益确定工作门限；工作节点集合中的各工作节点广播跟踪任务信息，跟踪任务信息包括工作节点的位置信息、预测目标状态向量、滤波器的协方差预测矩阵和工作门限；空闲节点接收所述跟踪任务信息后，根据自身的位置信息和跟踪任务信息判断是否能在下一采样时刻加入第一节点集合，是则广播加入决定，否则继续保持空闲状态。本发明使得无线传感器网络在定位精度、鲁棒性、可升级性和系统资源节约四个方面获得较好的平衡。
文档编号H04W84/18GK101521954SQ20091007976
公开日2009年9月2日 申请日期2009年3月10日 优先权日2009年3月10日
发明者军 张, 桢 徐, 芮立扬, 陈晓华 申请人:北京航空航天大学