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基于传感器网络的无线层析成像方法

北京理工大学学报 2013年第11期33卷 1155-1160页

作者：刘珩王正欢卜祥元安建平北京理工大学信息与电子学院北京100081

研究利用无线层析成像方法定位位于由传感器网络构成的区域中的目标.由于目标的遮挡而造成的阴影衰落使某些节点之间链路的接收信号强度(RSS)剧烈变化,据此建立了RSS的变化和区域内每个像素阴影衰落的线性模型;给出了线性模型的最小均... 详细信息

研究利用无线层析成像方法定位位于由传感器网络构成的区域中的目标.由于目标的遮挡而造成的阴影衰落使某些节点之间链路的接收信号强度(RSS)剧烈变化,据此建立了RSS的变化和区域内每个像素阴影衰落的线性模型;给出了线性模型的最小均方误差解;采用数据预处理方法消除不同链路阴影衰落的不平衡.实验结果表明,当用16个节点覆盖4.8m×4.8m大小的区域时,该算法对单个目标的平均定位误差仅为0.095m.

关键词：无线层析成像无线传感器网络阴影衰落接收信号强度(RSS) 最小均方误差估计(MMSE)

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无线层析成像在人体姿势识别中的研究

无线层析成像在人体姿势识别中的研究

作者：柴朔北京理工大学

学位级别：硕士

本文的重点是无线层析成像技术在人体姿势识别中的研究。现有的人体姿势识别是利用模式识别与机器学习技术对光学图像进行人体姿势的识别。但光学传感器系统存在受光线遮挡影响大、数据存储和处理量大的缺点。无线层析成像技术利用一些... 详细信息

本文的重点是无线层析成像技术在人体姿势识别中的研究。现有的人体姿势识别是利用模式识别与机器学习技术对光学图像进行人体姿势的识别。但光学传感器系统存在受光线遮挡影响大、数据存储和处理量大的缺点。无线层析成像技术利用一些无线收发节点组成的传感器网络包围成像区域,节点通过测量目标遮挡造成的接收信号强度的变化来反演出目标的图像信息。该技术具有穿透性。在障碍物遮挡的情况下,无线信号穿透障碍物时发生的衰减在可以在外部测量,因而能对障碍物内部的目标成像。并且节点布设更加简单、灵活,数据处理量更小、速度更快。这是基于光学系统的传感器网络（摄像头等）所不能替代的。因此,在人体姿势的识别中,无线层析成像技术必将占有重要地位。目前,无线层析成像方法大多被用来实现目标的定位与跟踪。定位与跟踪只关心目标中心点的坐标,而忽略目标的体积、形状等信息。与现有的定位与跟踪关注目标的点信息不同,本文利用的是目标的轮廓信息,因此对算法处理边缘信息的能力提出了更高的要求。本文根据线性方程的不适定问题,从信号的稀疏性和先验信息的角度,研究正交匹配追踪算法、TIKHONOV正则化算法和TVAL3算法的适用条件及性能。利用改进的绕射模型,引入目标轮廓的信息特征,从而进行理论数据的图像重建。另外,由于室内环境的复杂性,因此存在着严重的多径效应。在抗多径干扰方面,实验采用的是多信道的数据收集及处理系统。最后根据实验数据进行了图像重建以及TIKHONOV正则化算法、TVAL3算法重要参数的研究及优化,并使用TVAL3算法重建的图像在支持向量机下进行人体姿势识别的验证实验。成像实验通过不同位置不同姿势成像的对比,验证了TIKHONOV正则化和TVAL3算法方法应用于人体姿势图像重建的有效性,并证明TVAL3算法可以更好地完成图像重建,完成目标边缘信息的处理。姿势识别实验结果表明TVAL3算法重建的图像在支持向量机的分类下可以完成人体姿势的识别,站姿和坐姿的识别成功率为95%,躺姿的识别成功率为86.7%。

关键词：无线层析成像正交匹配追踪算法 TIKHONOV正则化 TVAL3算法姿势识别

基于无线传感器网络的多目标无线层析成像定位方法研究

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基于无线传感器网络的多目标无线层析成像定位方法研究

作者：王佳乐南京理工大学

学位级别：硕士

近几年来,基于无线传感器网络的无线层析成像定位技术成为无源被动定位领域的研究热点之一,即目标无需携带任何电子设备,仅需通过分析目标引起的无线信号扰动,系统就可以实现目标的定位与跟踪,该技术有着广阔的研究价值与应用前景。然而... 详细信息

近几年来,基于无线传感器网络的无线层析成像定位技术成为无源被动定位领域的研究热点之一,即目标无需携带任何电子设备,仅需通过分析目标引起的无线信号扰动,系统就可以实现目标的定位与跟踪,该技术有着广阔的研究价值与应用前景。然而,现有的技术并不能很好地解决室内多目标定位与跟踪问题。为有效解决室内多目标定位问题,本文提出基于无线层析成像的多目标定位算法。首先,引入超宽带无线传感器网络,使用单通道冲击响应值计算接收信号强度值,以判定无线通信链路的视距分量。其次,使用无线层析成像技术并结合高斯双边滤波器,获得室内监测区域的无线传播场图像。接着,借鉴雷达恒虚警率思想,利用其能够自适应调整阈值,获取目标的定位候选点。最后,使用无先验簇个数的密度聚类算法,获取多目标的位置信息。为有效解决室内多目标数量估计问题,本文提出基于动态阈值检测器的目标数量估计方法。通过设置不同的目标(人)个数,分析距离固定的超宽带无线传感器节点间通信链路接收信号强度的影响,并据此对目标所在的无线层析图像位置的像素值进行计算,最终估计出目标数量。为有效解决室内多目标轨迹跟踪过程中多目标(人)的轨迹交叉和平行干扰问题,使用基于联合概率数据关联及卡尔曼滤波的多目标跟踪方法。首先,介绍了关联跟踪门,将多目标跟踪问题转化为多目标位置关联问题。其次,考虑到多目标(人)的轨迹交叉和平行干扰,使用联合概率数据关联算法,实时对多目标定位位置与已存在的目标轨迹关联。最后,使用联合概率数据关联算法对应的卡尔曼滤波,使多目标跟踪轨迹更加贴近真实轨迹。现场实验结果表明,本文提出的方法能够在室内环境下有效地对多个目标(人)定位、数量估计以及跟踪他们的运动轨迹。

关键词：超宽带传感器网络无线层析成像多目标跟踪定位联合概率数据关联卡尔曼滤波

多径环境下无线层析成像中的信道分集技术研究

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多径环境下无线层析成像中的信道分集技术研究

作者：许胜新北京理工大学

学位级别：硕士

无线层析成像（RTI，Radio Tomographic Imaging）是一种新兴的无源定位技术，它利用目标遮挡造成的接收信号强度（RSS，Received Signal Strength）的变化定位处于无线传感器网络覆盖区域中的目标。基于阴影衰落的无线层析成像（SRTI，... 详细信息

无线层析成像（RTI，Radio Tomographic Imaging）是一种新兴的无源定位技术，它利用目标遮挡造成的接收信号强度（RSS，Received Signal Strength）的变化定位处于无线传感器网络覆盖区域中的目标。基于阴影衰落的无线层析成像（SRTI，Shadowing-based RTI）将区域划分成均匀的网格像素，通过像素与链路的权重模型建立并求解RSS的衰减与衰减区域内像素位置的线性模型来重建图像，实现目标的定位和跟踪。在室外空旷的环境下，视距路径信号占主导地位，目标遮挡引起的阴影衰落明显，定位效果很好。但是室内环境中丰富的多径效应造成链路被遮挡后RSS的变化不可预测，可能减小，也可能增大或者不变，使得无线层析成像的定位性能恶化。以往的无线层析成像只是在单信道下对目标进行定位，本文提出采用信道分集技术利用多径分量在不同信道下随机相位的叠加的特性来降低多径干扰，提高链路的可用性，改善SRTI在多径环境下的定位性能。使用全部信道下的衰减数据进行成像在目标运动较快的情况下难以保证实时性。当区域中存在有其他网络（如WLAN）干扰时，信号质量会受到影响，数据包接收率高的信道表明该信道下的信号质量好。同一链路在不同信道下的RSS变化是不一样的，经历衰落水平为anti-fade的链路在有目标遮挡时RSS往往出现衰减。因此，本文根据链路在不同信道下的统计特性，使用数据包接收率和衰落水平对信道加以选择。为了保证数据测量的实时性，本文设计了两种数据测量协议—令牌传递协议和TDMA协议。令牌传递协议结构简单，实现容易，适用于单信道下的数据测量;TDMA协议的时隙同步和节点自主性能够很好地解决信道未成功切换造成的通信中断的问题，自愈能力很强，适用于多信道下的数据测量。实验结果表明，多径环境下SRTI使用多信道对静止单目标的成像效果要远远优于使用单信道的成像效果。使用全部信道下的RSS衰减的统计特性进行成像的效果最佳，定位性能较单信道提高了70%。

关键词：无线层析成像阴影衰落多径干扰信道分集 TDMA

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基于RSS的无线层析成像定位技术研究

基于RSS的无线层析成像定位技术研究

作者：石震河南工业大学

学位级别：硕士

无线层析成像(RTI,Radio Tomography Imaging)技术因其无损害、非侵入和功耗低的特点迅速成为无源目标定位方法中一个新兴的研究方向。在无线传感器网络(WSN,Wireless Sensor Network)覆盖范围内,RTI技术能够根据障碍物遮挡无线通信链... 详细信息

无线层析成像(RTI,Radio Tomography Imaging)技术因其无损害、非侵入和功耗低的特点迅速成为无源目标定位方法中一个新兴的研究方向。在无线传感器网络(WSN,Wireless Sensor Network)覆盖范围内,RTI技术能够根据障碍物遮挡无线通信链路引起的接收信号强度(RSS,Received Signal Strength)变化,得到监控区域的衰减图像,并在此基础上进行目标位置估计和实时跟踪。RTI核心是构造一个能将目标位置信息和RSS变化信息相匹配的椭圆权重模型,然后结合解的结构特性选择合理的重建算法来求解不适定问题。现有的RTI系统采用的椭圆权重模型无法细粒度区分椭圆内不同像素对链路的遮挡效应,造成权重模型与实际无线衰落的失配;其次在重建图像时未充分考虑监测环境对RSS的影响以及衰减信号间的稀疏性与相关性,使得图像中包含较多伪影。为改善RTI系统的定位性能,本文将从以上角度对RTI系统的椭圆权重模型和目标图像重建进行研究,使得像素的权重分布更符合实际场景中的信号衰落特性,以及衰减信号和RSS值的先验信息能够充分被利用。本文的主要工作如下:(1)建立基于加权平均的测量模型,能够通过自适应阈值统计RSS衰减变化较大的链路数,进而与稀疏阈值作比较来判断RSS数据的稀疏性,并对不满足稀疏结构的数据进行加权平均处理以提高数据的可靠性。然后,在标准椭圆模型中同时引入指数函数形式的垂直和水平距离衰减因子,提出基于距离衰减的自适应椭圆权重模型,使得在垂直于视距(LOS,Line-of-Sight)路径和平行于LOS路径上能更好地区分不同像素的权重。实验结果表明,所提模型同标准椭圆模型相比提高了29%的定位精度。(2)结合衰减信号的先验信息,构建RTI系统改进l(0成像误差与Tikhonov正则化重建结果进行加权融合得到最终目标图像,从而有效降低反演运算量。实验结果表明,所提算法同Tikhonov正则化相比减小了33%的系统定位误差。(3)为了更好的满足用户的位置服务需求,基于MATLAB GUI开发了RTI实时定位与跟踪系统平台。该平台集成了初始校准、跟踪定位、数据保存和退出程序等四个主要模块,其中初始校准模块用于获取椭圆权重矩阵和RSS校准值,跟踪定位模块用于图像重建和目标位置估计。此外,为减弱快衰落对图像重建的影响,本文提出了RSS衰减补偿算法,通过引入与RSS变化值相反的高斯噪声来达到低通滤波的目的。实验结果表明,当运动速度较小时,该平台的定位误差不高于0.2m的概率可达到80%。

关键词：无线层析成像接收信号强度椭圆权重模型 lp范数图像重建

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基于RSSI的无线层析成像模型研究

基于RSSI的无线层析成像模型研究

作者：陈岳河南工业大学

学位级别：硕士

无线层析成像(RTI,Radio Tomography Imaging)技术是无源定位的主要方式之一。RTI利用传感器节点的接收信号强度指示(RSSI,Received Signal Strength Indicator)变化来反映目标的遮挡效应,并通过反演图像的方式来定位目标。RTI的核心是... 详细信息

无线层析成像(RTI,Radio Tomography Imaging)技术是无源定位的主要方式之一。RTI利用传感器节点的接收信号强度指示(RSSI,Received Signal Strength Indicator)变化来反映目标的遮挡效应,并通过反演图像的方式来定位目标。RTI的核心是通过一个椭圆权重模型来描述障碍物对RSSI变化造成的影响,然后求解病态线性方程组,得到监测区域图像。因此,椭圆权重模型是决定成像质量和定位精度的关键因素之一,也是近几年研究的热点。为改善RTI的成像质量和定位精度,本文对椭圆权重模型进行了深入的研究,使椭圆区域内的像素权值和椭圆覆盖范围能够自适应调整;并将该模型用于实际运动目标跟踪环境,研究运动目标轨迹拟合和滤波处理算法,提高RTI系统的运动目标跟踪精度。本文主要研究工作包括:(1)研究了RTI技术中RSSI衰减特征、RSSI移动方差特征和RSSI直方图分布核距离特征对系统性能的影响,针对实际测量环境,应折衷考虑定位精度、计算复杂度和适用场景选取最优RSSI特征;分析了影响RTI图像重建质量的关键参数。(2)在标准椭圆权重模型中引入距离衰减因子和椭圆范围自适应调整参数,提出基于距离衰减的自适应椭圆权重模型。引入的距离衰减因子能够使网格像素权重随其到LOS路径的距离变化,匹配实际信号传播衰减规律;定义最长链路距离与当前链路距离的比值作为自适应参数,实现椭圆范围的自适应调节。此外,本文搭建了RTI实验的硬件和软件平台,实验结果表明,与标准椭圆权重模型、恒定离心率椭圆权重模型相比,本文提出的基于距离衰减的自适应椭圆权重模型能够有效减少RTI重建图像的伪迹和伪位置。实验中,为降低背景噪声和伪位置对定位精度的影响,在图像重建过程中引入了基于NL-Means滤波的重建图像去噪方法。(3)针对传统的RTI运动目标跟踪算法计算复杂度高,实时性差的问题,提出基于Savitzky-Golay滤波的RTI运动目标跟踪算法,通过移动窗口利用最小二乘法进行目标轨迹的最佳拟合,同时采用一维高斯滤波对目标运动引起的RSSI测量值波动进行降噪,进一步提高RTI的运动目标跟踪精度。

关键词：无线层析成像接收信号强度指示椭圆权重模型运动目标跟踪

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基于概率密度的无线层析成像节点自定位方法

传感器与微系统 2019年第10期38卷 21-24页

作者：王满意秦旭亮王志超文梓达南京理工大学机械工程学院

针对无线层析成像(RTI)定位系统部署过程中需要大量时间和人力测量传感器节点位置的问题,提出一种基于概率密度的RTI节点自定位方法。以区域的概率密度作为权重,计算出区域质心的加权平均值作为RTI节点的位置坐标。现场试验证明:基于概... 详细信息

针对无线层析成像(RTI)定位系统部署过程中需要大量时间和人力测量传感器节点位置的问题,提出一种基于概率密度的RTI节点自定位方法。以区域的概率密度作为权重,计算出区域质心的加权平均值作为RTI节点的位置坐标。现场试验证明:基于概率密度的RTI节点自定位方法不仅降低了原有节点自定位算法的复杂度,提高了RTI系统的部署效率,而且提高了定位结果的精度。

关键词：无线层析成像无线传感器网络无源被动定位节点自定位

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基于WSNs的无线层析成像定位算法的改进

传感器与微系统 2015年第4期34卷 127-129页

作者：王满意丁恩杰中国矿业大学信息与电气工程学院江苏徐州221116

基于无线传感器网络(WSNs)的无源被动定位技术,因无需目标携带任何电子标签,成为当前传感器网络定位领域的研究热点之一。无线层析成像(RTI)定位算法因计算量轻,可实时定位在无源被动定位系统中广泛应用。但目前RTI算法,因未考虑因测量... 详细信息

基于无线传感器网络(WSNs)的无源被动定位技术,因无需目标携带任何电子标签,成为当前传感器网络定位领域的研究热点之一。无线层析成像(RTI)定位算法因计算量轻,可实时定位在无源被动定位系统中广泛应用。但目前RTI算法,因未考虑因测量噪声引起的伪位置,这造成目标的真实位置与个数无法辨识。提出使用高斯核滤波的方法消除RTI中的伪位置,实验证明:该方法可行,有效。

关键词：无线层析成像高斯核滤波无线传感器网络

无线层析网络中基于粒子滤波的时变多目标跟踪

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北京理工大学学报 2017年第5期37卷 526-531页

作者：刘珩倪亚萍王正欢许胜新卜祥元安建平北京理工大学信息与电子学院北京100081

研究将粒子滤波(PF)理论应用于无线层析网络中的时变多目标跟踪(MTT).传统的基于无线层析成像(RTI)的时变多目标跟踪方法存在延迟问题,即与真实的时变目标数目相比,估计所得时变目标数目存在滞后,并且跟踪精度较低.基于PF的时变多目标... 详细信息

研究将粒子滤波(PF)理论应用于无线层析网络中的时变多目标跟踪(MTT).传统的基于无线层析成像(RTI)的时变多目标跟踪方法存在延迟问题,即与真实的时变目标数目相比,估计所得时变目标数目存在滞后,并且跟踪精度较低.基于PF的时变多目标跟踪方法利用维度可变的粒子来估计目标数目,实现目标跟踪.该方法不存在延迟问题,并且能提高目标的跟踪性能.研究通过在一个9.5m×9.5m的监测区域内进行实验来验证该算法的有效性.实验结果表明基于RTI的时变多目标跟踪方法的最佳子模式分配(OSPA)误差为0.485m,而基于PF的时变多目标跟踪方法的OSPA误差为0.362m,其性能比基于RTI的方法提高了25%.

关键词：粒子滤波时变多目标跟踪无线层析成像最佳子模式分配