基于ARMA-RBFN预测的WMSNs目标跟踪节能协作策略

本文主要探讨了一种基于预测的无线多媒体传感器网络(WMSNs)目标跟踪协作处理方法，发表于2009年的《传感技术学报》第22卷第8期。作者Sun Wei、INXinyu和ZHANG Yu、TANG Jun来自浙江大学信息科学与工程学院，针对WMSNs中的目标跟踪问题提出了创新解决方案。 首先，文章构建了一个全向感知模型，通过图像传感器节点对目标进行精确的空间定位。在实时监控中，传感器节点并非持续工作，而是通过自回归移动平均模型(ARMA)与径向基函数网络(RBFN)相结合的方式，进行目标运动轨迹的预测。ARMA模型能够捕捉时间序列数据中的动态模式，而RBFN则提供了非线性映射，增强了预测的准确性。 在目标跟踪过程中，根据ARMA-RBFN预测的结果，系统智能地唤醒处于休眠状态的节点进行协作处理。这样，通过预测分析，有效地减少了不必要的节点参与，从而降低了整体能源消耗。具体来说，该策略使得能耗降低高达25倍以上，体现了其在节能方面的显著优势。 此外，为了进一步优化通信效率，文中采用了形状上下文匹配(Shape Matching)算法。这种方法在处理图像数据时，通过对比目标物体的形状特征，避免了多节点传输冗余的图像信息。通过Shape Matching，数据传输量被减少了大约20%，提升了数据传输的效率。 总结来说，这项研究提供了一种高效且节能的目标跟踪策略，它结合了预测模型、协作处理和数据压缩技术，旨在优化WMSNs在复杂环境下的性能。这种创新的方法对于物联网(IoT)和无线传感器网络(WSNs)的发展具有重要意义，特别是在能源管理和通信效率提升方面。通过实验证明，这种方法不仅提高了追踪精度，还有效延长了网络设备的使用寿命，是未来WMSNs设计中的一个重要发展方向。