無線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標識別方法研究

何海龍 王浩宇

摘 ? 要：在基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的周界安防系統(tǒng)中，設(shè)置有熱釋電紅外傳感器、震動傳感器、聲音傳感器、磁場傳感器和各種氣體傳感器等對防范目標的不同屬性及周圍環(huán)境進行不間斷檢測，如何利用各傳感器采集到的信息，對目標身份進行快速準確的判斷，并及時采取有效應(yīng)對措施成為亟待解決的問題，針對此，本文研究了一種基于Bayes推理的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標識別方法。

關(guān)鍵詞：無線傳感器 ?目標識別 ?數(shù)據(jù)融合

中圖分類號：TP212.9 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1674-098X（2019）07（b）-0001-02

根據(jù)多個傳感器的觀測數(shù)據(jù)，按照一定的準則進行融合處理，從而得到比單一傳感器目標識別更準確、更可靠的目標識別結(jié)果，這一過程稱為信息融合的目標識別。基于信息融合的目標識別方法主要有經(jīng)典推理方法、參數(shù)模板法、Bayes推理法、Dempster-Shafer證據(jù)理論和專家系統(tǒng)等，它們各有其特點和應(yīng)用范圍，實際運用中應(yīng)根據(jù)應(yīng)用對象合理選擇[1]。

1 ?信息融合的目標識別方法分析

多傳感器數(shù)據(jù)融合的目標識別過程如圖1所示。m個傳感器節(jié)點分別對監(jiān)測區(qū)域內(nèi)的目標進行探測，根據(jù)多個不同的觀測數(shù)據(jù)產(chǎn)生局部判決值并發(fā)送給臨近的錨節(jié)點，錨節(jié)點綜合各個傳感器節(jié)點的局部分類識別結(jié)果得到綜合分類識別結(jié)果，并向監(jiān)控中心傳遞。

按照融合識別的方法分類，基于傳感器信息融合的目標身份識別常用的方法基本上可概括為隨機和人工智能兩大類，隨機類方法有加權(quán)平均法、卡爾曼濾波法、貝葉斯估計法[2]、Dempster-Shafer（D-S）[3]證據(jù)推理、產(chǎn)生式規(guī)則等;而人工智能類則有模糊邏輯理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[4]、粗集理論、專家系統(tǒng)[5]等。

2 ?無線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標識別方法選擇

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點資源受到多方面限制，包括節(jié)點能量、處理能力、存儲能力等。為了更加有效地獲得感知對象狀態(tài)，節(jié)點需要傳輸大量信息，顯然，這種方式將嚴重地耗費有限的網(wǎng)絡(luò)資源，因此，需要在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中進行資源管理和數(shù)據(jù)融合。同理，專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能類的目標識別方法因其對傳感器節(jié)點資源需求大而不宜應(yīng)用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。

由于同時與一個錨節(jié)建立通訊的其它傳感器節(jié)點數(shù)量有限，錨節(jié)點接收信息量少。將Bayes推理應(yīng)用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)錨節(jié)點的信息融合，可以經(jīng)過較少的計算、以較快地速度完成信息融合，得出目標識別結(jié)論，從而有利于提高周界安防系統(tǒng)的快速反應(yīng)能力。

3 ?基于Bayes推理的目標識別方法

參考文獻

[1] 雷厲.偵察與監(jiān)視[M].北京：國防工業(yè)出版社，2008.

[2] 吳小俊，曹奇英，陳保香，等.基于Bayes估計的多傳感器數(shù)據(jù)融合方法研究[J].系統(tǒng)工程理論與實踐，2000（7）：45-48.

[3] 蔣宏，田野.雷達專家系統(tǒng)目標識別和紅外圖像目標識別的D-S融合[J].航空科學技術(shù)，2010（2）：30-33.

[4] 孫寶琛，時銀水，朱巖.基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標識別[J].電光與控制，2005，12（3）：50-52.

[5] 呂軍，姚青，劉慶杰，等.基于模板匹配的多目標水稻燈誘害蟲識別方法的研究[J].中國水稻科學，2012，26（5）：619-623.