[发明专利]一种基于RSSI的多传感器融合移动节点跟踪方法

说明书

技术领域

本发明涉及无线电跟踪定位领域，具体涉及在无线传感器网络(Wireless sensor network，WSN)中，由锚节点通过测量移动节点所发送信号的RSSI(Received Signal Strength Indicator，接收信号强度)，确定移动节点位置、速度、加速度等信息，并将这些信息通过转发实现对移动节点的跟踪定位方法。

背景技术

自从被誉为21世纪最有影响力的21项技术和改变世界的10大技术之一以来，无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)技术日渐受到人们的关注。无线传感器网络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，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖的地理区域中感知对象的信息，并发布给观察者。传感器、感知对象和观察者是无线传感器网络的三个基本要素网络。当前，无线传感器网络已广泛应用于军事、环境监测、医疗卫生等领域。

节点定位技术作为为用户提供各种具体应用支持的无线传感器网络应用支撑技术之一，用于确定每个传感器节点的相对位置或绝对位置。该技术在军事侦查、环境检测、紧急救援等应用中尤为重要。目前，无线传感器网络的定位算法从定位手段上主要分为两大类，基于测距技术(range-based)的定位算法和无需测距(range-free)定位算法。基于测距的节点定位技术主要包括TOA(Time Of Arrival，到达时间)、TDOA(time difference on arrival，到达时间差)、AOA(angle of arrival，到达角度)和RSSI等。TOA需要节点间精确的时间同步；TDOA技术受限于传播距离和视距传播；AOA也受外界环境影响，而且需要额外硬件支持才能实现；RSSI虽然精度不高，但由于不需额外硬件支持，符合低功率、低成本的要求，因此本发明采用该技术进行定位。无需测距的节点定位技术主要包括质心、DV-Hop、Amorphous、APIT算法。质心算法虽然性能不受节点密度影响，实现简单，通信开销最小，但是它的精确度最低；DV-Hop算法节点不需要任何附加的硬件支持，但是受节点密度影响较大，在节点较为稀疏的定位环境中，定位误差较大；Amorphous算法的健壮性和适应性都不如DV-Hop算法，但通信开销小于DV-Hop算法；AP IT算法受节点密度影响较小，但是受到锚节点密度的影响最大，而在实际应用中，锚节点的数量往往极为有限。

值得注意的是，以上主要针对无线网络节点都是静止的情况设计的。而在实际应用中，许多被监测的无线网络节点是实时移动的。为能实时监测这些移动网络节点的运动态势，需要研究相应的实时定位方法。虽然在这方面有人已经做出了一些探索，但依旧存在计算复杂、精度有限等缺点。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺陷而提供一种多传感器融合移动节点跟踪方法，通过锚节点对定周期发送脉冲信标的移动节点测量RSSI，确定移动节点位置、速度、加速度等信息，并将这些信息通过转发实现对移动节点的跟踪定位方法。

实现上述目的的技术方案是：一种基于RSSI的多传感器融合移动节点跟踪方法，该方法基于无线传感网络，所述的无线传感网络包括若干个节点以及一监控台，每一个节点都是一个可实现信息发送与接收的无线传感网络终端，在该若干个节点中，至少有一个为移动节点，其余为固定节点，固定节点知道本节点位置信息，所述的固定节点中有一个是信宿，该信宿通过有线或无线的方式与所述的监控台相连，其中，所述的多传感器融合移动节点跟踪方法包括以下步骤：

步骤1，监控台确认跟踪时间间隔并传送给移动节点，即由系统用户根据应用需要在监控台上输入跟踪时间间隔T和跟踪的移动节点，监控台将此信息发送给信宿，信宿通过若干固定节点发送给指定的移动节点；

步骤2，移动节点根据所获时间间隔T定时发送监测信标，即移动节点获得指定时间间隔T后，建立一间隔为T的定时器，每隔时间间隔T发送一次监测信标给周围的节点，信标中包含发送信号强度和移动节点标记；

步骤3，周围节点测得移动节点的RSSI，确定锚节点，即周围节点k测得t时刻的RSSI为r(k，t)后，与一预先设定好的阈值R相比较，如果r(k，t)μR，则节点k为该时刻的锚节点i，否则不是锚节点，等待下一时刻再测量移动节点的RSSI；

步骤4，锚节点i对数据进行处理后将数据发向信宿，由信宿转交给监控台；

步骤5.监控台对各锚节点i的数据进行融合，获得实时跟踪数据。