WSN-Based高度估计移动物体监测系统

文摘

在基于WSN——(无线传感器网络)的监测系统来检测不受欢迎的入侵,所有检测到的对象不是入侵者。为了减少误报,人类探测机制需要确定检测到对象是一个人类。人类发现,人类通常使用的物理特性。在本文中,我们使用物理高度分化入侵者从检测到的对象。使用从传感器测量信息,我们估计的高度检测对象。基于高度,如果检测到对象决定作为一个入侵者,一个报警控制中心。实验结果表明,我们的机制正确和快速估计物体的高度没有复杂的计算。

1。介绍

传统监测系统解决异常事件的检测问题空间通过部署视频监控系统。然而,视频系统是昂贵的硬件、存储和通讯。特别是,收集多个视频流征收高要求存储,在线监测和视频分析。WSN(无线传感器网络)的技术手段开发这样一个系统提供了低成本(1]。WSN可以运行独立的或它可以用来触发外部监控系统视频系统。例如,在混合动力系统中,当系统检测到并通知异常事件,WSN触发视频监控系统。然后,相机被激活并缩放到监控空间。混合动力系统优化精度,同时保持低成本。传感器网络是理想的监视应用程序,因为它是一个完全自动化的系统,它不需要任何人工干预,容易连接到外部系统,以便通知的用户不受欢迎的情况。

有很多基于无线传感器网络的监测应用技术和他们感兴趣的监测特定事件或对象(2- - - - - -5]。它们不仅需要找出发生或存在的事件或对象,而且他们需要找出事件发生或存在的对象。这种应用的例子包括火灾监测系统、监测系统、牲畜监控和保护系统。目标应用程序的目的是通过本文的监测系统为家庭,办公室,或工厂。在监控系统中,是非常重要的检测不受欢迎的入侵而没有人出现在办公室,家里,或工厂。通常,WSN-based监测系统开始运动检测。一旦发现任何运动监测的空间,因为所有移动物体不是入侵者,人类探测机制需要确定检测到对象是人类为了减少假警报视频系统。人类发现,人类通常使用的物理特性。高度、速度和体温是这些物理特性之一。当检测到对象的高度是正常的成年人在一个合理的范围内,例如,150厘米和200厘米之间,我们可以考虑对象作为一个人。 In the same manner, we can check whether the mobility speed or the body heat of the object is within a reasonable range. In this paper, we use the physical height to differentiate an intruder from detected objects [6,7]。从传感器使用等信息,提出了一种高度估计机制检测对象(8]。为了降低的高度估计误差的检测对象,我们扩展高度估计与补偿机制算法使用插值方法。如果最后估计身高在正常的成年人的身高范围,确定,对象是一个人类和一个警报激活视频监控系统。我们的机制使WSN-based监测系统自配置,因为它可以配置一系列正常的成年人在一个动态的方式。

剩下的纸是组织如下。节2介绍三维定位的相关研究。节3,我们提出一个高度评估机制与人类检测的误差补偿算法。然后,我们显示的性能建议的机制4。最后,给出了结论的言论5。

2。相关工作

在定位系统中,大多数算法2 d平面(二维),也就是说,和飞机。在2 d定位算法,估算的过程并不复杂,速度比3 d(三维)定位算法的过程(9]。二维定位算法提供良好的准确性在平坦的地形,但他们很难估计在崎岖的地形。因此,这些位置估计的2 d算法映射到现实世界可能会导致错误。通过使用一个额外的3 d平面,也就是说,平面,三维定位算法提供更准确的结果在崎岖的地形。在二维空间中,至少有三个锚节点确定坐标系统。在3 d空间中,至少需要四个锚节点。

3 d DV-Hop算法(10)扩展了传统range-free DV-Hop算法到三维空间。算法,最小检测对象和锚节点之间的跳数计算通过使用移动代理。然后,该算法计算的平均距离per-hop对象通过使用最小跳数和平均per-hop锚节点的距离。基于计算距离,对象的位置估计。三维质心算法(11)扩展了传统质心算法。所有锚节点发送他们的位置信息在其传播范围。对象收集信号从锚节点随机选择四个锚节点范围内形成一系列的四面体。对于每个四面体,算法计算出重心。最后,这些重心的平均坐标作为对象的估计位置。

3 d-adal(三维方位定义区域定位算法)12),一个移动信标在整个移动网络和广播信标消息在其传输范围。首先,每个传感器节点估计其在当地的地位飞机。然后,每个节点集中在本地飞机的移动信标,并确定其高度利用倾斜在信标消息的信息。在[13),损失的对象和一个锚节点之间的无线信号强度转化为距离第一,然后是最大似然估计法来计算物体的3 d坐标。换句话说,RSSI(接收信号强度指示)值对象和锚节点之间的转化为距离。对3 d定位、对象需要与至少四个相邻锚节点通信。当障碍出现时,无线信号的衰减与距离不满足线性关系,所以补偿算法的最大似然估计方法。

在3 d运动联盟(酉矩阵的铅笔)14),它是基于TOA(到场时间)超宽频(超宽频)信号使用运动联盟估计算法。人民运动联盟算法来衡量两个节点之间的距离。UWB-based WSN的算法扩展到应用程序,以减少计算负荷,提高时间分辨率。评估结果由多边定位算法用于3 d位置计算。在SDI(空间距离路口)15),每个传感器节点的措施一组距离的移动信标使用TOA技术超宽频信号。

在[16),一个封闭的解决方案使用面向方面的处理方法(AOA)的3 d定位(到达角)。它减少了大量的估计偏差所引起的测量噪声和传感器位置错误。除了它达到渐近CRLB (Cramer-Rao下界)性能和维护一个偏见水平接近最大似然估计量。文献[17]应用WIV(加权工具变量)技术AOA定位。第四WIV技术使用一个矩阵来减少噪音回归量之间的相关性和回归变数。

传统的三维定位技术至少需要四个锚节点计算检测对象的位置。此外,他们有很高的处理开销。然而,我们的监控系统只需要检测对象的高度信息来确定对象是人,而不是对象的位置。因此,我们提出一个轻量级的高度评估机制处理开销较低和机制至少需要三个锚节点。基于对象的高度评价,我们可以实现快速、准确的人体检测系统。

3所示。提出的机制

为了估计一个目标对象的高度,我们首先估计从天花板到目标的距离。考虑到距离,计算目标的高度减去距离的高度监控空间目标定位。我们假定传感器部署在天花板上监视的空间。传感器测量距离自己的目标。在图1倒三角形金字塔的基础,表明监测空间的天花板。三个传感器安装在天花板是顶点,,。目标位于顶点()的金字塔。距离测量的传感器,,是,,。我们提出一种算法来估计金字塔的高度,。鉴于,,,,,,我们的算法估计高度。

基地区域的面积是金字塔的三角形的基地。使用海伦的公式,我们计算三角形的面积,当所有三个边的长度,,,是已知的(18]。根据地的长度,,是海伦的计算公式,如下。 换句话说,根据地和三个顶点,,是 侧面积的总和的侧脸,也就是说,,,在金字塔。侧面积是 金字塔的高度满足基础点,(我们可以找到通过使用三角测量)。使用,,在,,,(3)改写如下: 通过治疗,,为常数,(4)改写如下: 使用我们重写(5)如下: 因此,侧面积 我们定义的函数如下: 使用(7),我们定义的函数估计侧面积如下: 我们可以估计当如下: 估计误差的区别和。通过跟踪极限到正无穷,估计误差收敛于0如下: 但是,当错误是最大化 减少估计误差,我们改善(7)使用如下: 使用(13),我们改善的功能估计侧面积如下: 使用(14),我们可以估计当如下: (7),我们可以得到以下的关系: 最后,当0对无穷增加或减少,估计误差收敛于0如下: 因此,,,,,,,我们估计的高度目标通过使用(15)同时最小化估计误差。

4所示。性能分析

评估性能的机制,我们实现微粒上的传感器模块(19配备了DMS(测距传感器)和它们之间的通信是基于内部IEEE 802.15.4标准提供服务(20.]。我们三个传感器部署在天花板在我们学校实验室建设和我们设计两个测试环境,如图2。首先,图2(一个)显示了测试环境1。在环境中,我们使用一个等边三角形,三角形有相等的长度(2米)在所有三方。图2 (b)显示了测试环境2。我们用一个三角形2 m×3米×4米。我们有两个测试场景为每个测试环境。在第一个场景中,之间没有障碍传感器和检测对象。在第二个场景中,有一个障碍,如天花板固定装置,传感器之间和检测对象。在测试环境中,我们设置上限和检测到的对象之间的距离(分别)0.5米或1米。对于每一个实验中,我们测量1000个样本。

图3显示了估计的准确性的机制测试环境1。我们画一个正态分布的意思和标准偏差。每个点显示计算使用(15基于每个测量样本。数据3(一个)和3 (b)显示估计精度之间没有障碍时,传感器和对象。subfigures,显示了一个95%置信区间。当米,946个样本正确估计,估计精度为94.6%。当m,精度为95%。此外,我们相信99%估计精度分别为99.6%和99.5%,分别。数据3 (c)和3 (d)显示估计精度时的障碍。subfigures,障碍物对估计的影响进行了分析。当米,估计精度是91.2%还是99%,95%或99%的自信程度,分别。当m,精度是94.6%或99.4%。性能略有降低由于环境影响等障碍。补偿的影响,更多的传感器可以部署或错误可以使用补偿机制。

图4显示了估计的准确性的机制测试环境2。图显示的效果评估上的传感器的部署。如数据所示4(一)和4 (b),当传感器与对象之间没有障碍,精度是95.6%和94.8%置信水平为95%。此外,我们相信99%精度分别是98.8%和99.2%。当米障碍,如图4 (c)估计精度是93.4%或98.8%,95%或99%的自信程度,分别。当米障碍,如图4 (d),精度是89.6%或99.2%。

图5显示了我们的估计误差的机制测试环境2与障碍。在图中,传感器的数量估计的影响进行了分析。因为我们的机制运作基于三角形的面积,我们增加传感器的数量从3到5时m。在图中,估计误差0%意味着对象的高度估计准确。我们测量图和100个样本设在表明实验样本的数量。如图,当部署三个传感器精度约为99%。四个或五个传感器部署时,我们随机选择三个传感器形成一系列的三角形。对于每一个三角形,我们估计距离机制。然后,平均距离的估计距离作为最后估计天花板和对象之间的距离。估计精度超过99%,四个或五个传感器部署。因此,性能受到障碍比部署的传感器或传感器的数量。实验结果表明,我们的机制正确和快速估计的距离从天花板到一个对象没有复杂的计算。

5。结论

WSN-based监测系统,他们需要找出发生或存在的事件或对象。估计事件或对象的位置,三维定位技术已经被使用。然而,传统的三维定位技术至少需要四个锚节点计算检测对象的位置。此外,它们会引起高的处理开销。然而,我们的监控系统只需要检测对象的高度信息来确定对象是人,而不是对象的位置。我们提出一个较低的高度评估机制处理开销。顶部的机制,在这篇文章中,我们修改补偿算法使用插值方法的估计误差降低高度。通过我们的实现机制,我们验证高度估计的性能。实验结果表明,我们的机制正确和快速估计物体的高度没有复杂的计算。通过性能分析,我们证明了估计精度受到障碍比部署的传感器或传感器的数量。 For the future work, we plan to perform experiments with a practical scenario and to improve the estimation mechanism to compensate the estimation error or the environmental impact.

相互竞争的利益

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项研究得到了Sookmyung女子大学研究经费(1-1603-2031)和基础科学研究项目通过韩国国家研究基金会(NRF)由教育部(NRF - 2015 r1d1a1a09057141)。

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