基于无线传感器网络的公园游客跟踪系统设计_第1章无线传感器网络
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无线传感网络设计报告
题目 基于无线传感器网络的公园游客跟踪系统设计
报告人
指导老师
二○一六年十二月 基于无线传感器网络的公园游客跟踪系统设计
摘要：利用无线传感器网络对具有声音特性的公园游客进行跟踪的特点，研究了基于时延估[1][2][3]计的声源定位方法。选择广义互相关法作为时延估计算法，并改进球形插值法用于声源定位，从而减小了算法复杂度；设计了一个面向目标跟踪的声学无线传感器网络原型系统。利用所设计的原型系统能实现对移动的游客进行跟踪，而且跟踪精度较高。
关键词：声源定位； 目标跟踪； 时延估计； 无线传感网络
1． 课程设计任务
本文拟采用基于时延估计的声源定位方法，设计了一个游客定位与跟踪系统。把在公园三个角作为基站，同时也作为参考节点。首先利用广义互相关法，计算出目标到各个节点与参考节点之间的时延；然后根据时延，采用改进的球形插值法得出目标的方位；最后将该系统应用到一个移动的公园游客跟踪实验中。
1.1 课程设计题目
本课程设计关于游客跟踪，拟采取配备声音传感器的传感器网络，对声源进行定位及跟踪。由于声音传感器具有体积小、成本低的优点，配备了声音传感器的传感器网络可以对跟踪，尤其适合对处于电磁干扰区的低空或地面目标的定位[4]。并且目前，利用声音传感器网络进行目标的定位与跟踪是目前的一个研究热点。在每一个节点上配置一个声音传感器，一个节点对可以计算出声源的方位角，利用2个或多个节点对，根据三角法计算目标的位置；然后利用卡尔曼滤波估计声源的运动趋势，而选择合适的节点集合计算声源位置。但该方法计算声源方位角时，需假设声源符合远场条件[5]。
1.2 设计的要求
为满足对公园游客安全实施监控要求，防止游客（尤其是小孩子）丢失，所以设计一个基于无线传感器网络的公园游客跟踪系统。在每一个进园游客身上佩戴一个传感器，能够根据环境自主完成目标监测、发现、识别、定位与跟踪等任务。无线传感器网络(wirele sensor networks，WSN)是由大量具有感知、计算和无线通信能力的传感器节点通过自组织方式构成的网络。由于WSN具有随机布设、自组织和隐蔽性强等特点，目前能够广泛应用于军事、工业和商业等领域[6]。2． 关键技术及总体方案
2.1 无线传感器网络目标定位跟踪原理
基于无线传感器网络的目标跟踪通常包括侦测、定位和通知三个阶段。1）侦测阶段。在一个配备了声音传感器的无线传感器网络监测区域中，传感器节点对声音信息进行周期的采集。当游客进入某个区域时，某个传感器节点发现声音强度超过阈值，则唤醒其他节点处理突发事件，启动目标定位与跟踪任务。
2）定位阶段。目标附近的节点被唤醒。被唤醒的节点利用基于声音传感器阵列的声源定位技术对目标进行定位。
3）通知阶段。当计算出目标位置之后，需唤醒其他节点，使其加入到跟踪行李额。同时需把目标的位置信息发送到汇聚节点，汇聚节点对数据进行进一步的融合处理后将数据发送到指挥中心。就可以实时对游客的位置进行定位。
2.2 声源定位于跟踪方法研究
基于时延估计的声源定位方法因其定位精度相对较高、实时性较强而成为近年来的研究热点，而得到了广泛的应用[7]。该方法主要分为时延估计和目标定位两个主要步骤，如图1所示。
传感器节点接收声源信号估计各节点与参考节点之间的声源信号到达时间延迟利用时延数据进行声源定位
图1 基于时延估计的声源定位方法示意图
1）时延估计方法的研究
假设两个声音传感器接收信号的离散事件信号模型为：
（1）式中，为声源信号；和为互不相关的高斯白噪声；和、也互不相关；和为声波的衰减系数；和分别为声波从生源到声音传感器1和声音传感器2的传播时间，为两个声音传感器间的时延。时延估计算法主要包括基本互相关法、广义互相关法和最小均方差法（LMS）等[8]。
基本互相关法的主要特点是方法简单，但该方法嘉定信号与噪声及噪声与噪声之间均互不相关，这在某些情况下不一定能得到满足，而且时延估计的精度较低。广义互相关法在功率谱域对信号进行加权，突出相关的信号部分而抑制受噪声干扰的部分，以便使相关函数在时延处的峰值更为明显，从而在一定程度上提高了时延估计精度[9]。LMS法用一个通道的信号去逼近另一个，使系统的均方差达到最小，在收敛的情况下给出时延估计，它不需要输入信噪比等先验知识；但是LMS法是一个迭代学习过程，运算量要大于广义互相关法，其估计精度随滤波器长度增加而提高，及核算复杂度也随之迅速增长，不适合跟踪快速移动的声源和对实时性要求较高的场合。
本文考虑到传感器节点的性能，采用广义互相关法。两信号之间的广义互相关法（GCC）函数为：
（2）
式中，为广义互相关法加权函数；为接收信号、为互功率谱。
本文选择的互功率谱相位（CSP）加权函数为广义互相关加权函数。所加噪声是均值为0的高斯白噪声，采样频率为16KHz。
2.3 具体设计实施方案(基于时延估计的声源定位方法)由广义互相关法求得时延后，根据估计的时延值对生源进行定位。定位主要有目标函数空间搜索定位法和几何定位法。目标函数空间搜索法计算量较大，实时性差，容易出现局部极值点，不适合应用于传感器节点。几何定位法分为线性插值法和球形插值法。线性插值法对声音传感器的摆放位置没有严格的要求，但其计算量稍大。由于传感器节点是素及分布的，因此，本文利用球形插值法进行目标定位，并在球形插值法的基础上，对其进行改造，减少其运算量，降低算法复杂度[10]。球形插值法首先设定一个参考节点，求得其他节点相对参考节点的时延，然后根据时延和各节点的矢量位置得到一个误差方程组，求其最小二乘解[11]。
设系统由N+1个配备了声音传感器的节点组成，分别位于处。不失一般性，设参考节点位于坐标原点，其位置矢量处。不失一般性，设参考节点位于坐标原点，其位置矢量，声源位置矢量，各节点、声源到源点的距离分别为和，各节点与参考节点到声源的距离差用表示[12]。节点与声源的几何关系如图2所示。由图可知，节点与参考节点到声源S的距离差为[13]：
（3）可得：
（4）即：
（5）
Z声源sRs参考节点m0yRiRs+di节点mix
图2传感器节点-声源几何模型
由于是由延时估计得到的，所以存在一定的误差，因此（5）式不为0，应为[14]：（6）（7）其中：
（8）
为减少一般球形插值法的运算量，将（7）式改写为：
（9）其中：
（10）（11）当：
（12）
式（8）的均方差最小，即：
（13）
根据逆矩阵的定义，由式（10）可得：
（14）声源的位置为：
（15）
式(9)中ATA始终是一个4×4的矩阵，整个式子求解所需的乘法和加法的数量不大，运算复杂度仅为O(N)，而一般球形插值法的运算复杂度为O()。当节点数量较多时，改进的球形插值法的运算复杂度将显著小于球形插值法[15]。
3． 总结
目标定位与跟踪是无线传感器网络的重要应用之一。本文在每个游客身上配置一个声音传感器，分析了无线传感器网络的目标定位和跟踪原理，讨论了时延估计方法和声源定位方法。根据相关算法的性能，选择CSP广义互相关法作为时延估计算法，并改进了球形插值法用于声源定位。利用公园的三点确立连接点，搭建了目标跟踪原型系统，来对园区内的游客进行实时的定位和监控。实验结果表明，利用广义互相关法和改进的球形插值法进行目标跟踪的精度较高。
4． 主要参考文献
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Wirele Sensor Network Abstract：To track the target with acoustic characteristics in wirele sensor networks, the acoustic source localization algorithm based on time delay estimation is proposed.In this algorithm, the generalized cro correlation(GCC)is employed as the time delay estimation algorithm, and a revised spherical interpolation(RSI)algorithm is presented for acoustic source localization with a le computational complexity.Then a target tracking prototype system using IRIS sensor nodes is implemented.Experiment results demonstrate that the prototype system can effectively track the target and improve the target tracking precision.Keywords： Acoustic source localization;Target tracking;time delay estimation;wirele sensor networks
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