基于目标捕获率与能量约束的无线传感器网络管理方法

“考虑目标捕获率和能量限制的无线传感器网络管理.pdf” 本文主要探讨了在无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）中如何有效地进行目标跟踪管理，同时兼顾能量消耗和目标捕获率的问题。研究由国家自然科学基金项目资助，发表于《传感技术学报》2020年第33卷第3期。作者包括王国庆、李怀忠和马云明，分别来自丽水大学工程学院和南京航空航天大学机电工程系。 首先，文章介绍了中心型无线传感器网络的结构及其在目标跟踪中的工作流程。在传统的WSN中，传感器节点分布在一个区域内，通过感知、处理和传输数据来监控目标的动态。中心型网络通常有一个或多个汇聚节点，负责收集和处理来自各个传感器的数据，以实现对目标的联合跟踪。 其次，文章引入了基于改进的 IMM-KF（Interacting Multiple Model Kalman Filter，交互多模型卡尔曼滤波器）的目标跟踪算法。IMM-KF是一种融合了多个模型的滤波方法，能够应对目标行为的不确定性，提高跟踪精度。它通过结合不同状态模型，动态调整权重，以适应目标状态的变化。 接着，针对能量约束问题，建立了考虑能量消耗和目标捕获率的传感器调度模型。在WSN中，能量是有限且关键的资源，因此，有效管理传感器的激活和休眠状态以延长网络寿命是至关重要的。模型的目标是在满足跟踪性能的同时，最小化能量消耗，以提高网络的整体生存时间。 此外，为了优化传感器的调度策略，文章提出了一种结合Logistic混沌序列和Boltzmann选择策略的改进的 cuckoo算法。Cuckoo算法是一种仿生优化算法，灵感来源于布谷鸟的繁殖行为，而Logistic混沌序列能增加搜索的随机性和全局性，Boltzmann选择策略则有助于平衡探索与开发，从而在大量可能的解决方案中找到最优的传感器激活方案。 这项研究提供了一个综合考虑能量效率和目标跟踪质量的WSN管理框架，对于实际的环境监控和目标跟踪应用具有很高的实用价值。通过采用智能优化算法，该方法有望在降低能耗的同时，保证目标捕获的准确性和网络的持久运行。