无线传感器网络移动目标的支持向量机建模定位理论

基于传统的无线传感器网络目标定位理论及跟踪准确度，综合考虑网络能耗及成本，引入失跟率指标，针对无线传感器网络目标跟踪过程，探索性地研究低失跟率下目标跟踪准确度提高理论与算法。探讨目标运动建模误差与目标定位数据长度、目标加速度变化量间的关系，分析基于目标运动模型的预测误差变化特性，将运动学原理和模式识别理论引入目标预测建模过程，研究适应于移动目标预测的自适应运动建模方法，通过机理研究并求解约束条件下的目标失跟率函数来实现节点选择和采样调度整体优化，降低目标失跟率；采用最小二乘支持向量机进行无线传感器网络目标定位来减小测距误差对目标跟踪结果的影响，达到无线传感器网络目标跟踪准确度、可靠性、低成本和能耗的综合平衡，并应用到自主开发的最小二乘支持向量机目标定位跟踪系统中。项目的研究对于推动无线传感器网络目标定位和跟踪技术发展、实现高效可靠的节点定位、提高路由效率具有重要的理论意义和实用价值。

目标定位是无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)的重要应用之一。基于传统的无线传感器网络移动目标定位理论的准确度，综合考虑网络能耗及成本，引入失跟率指标，针对无线传感器网络移动目标定位过程，研究了最小二乘支持向量机回归(Least Square Support Vector Regression, LSSVR)回归建模的数学理论，提出了LSSVR 回归建模的 WSN 目标定位方法。探讨了无线传感器网络LSSVR三维节点定位方法，深入研究了LSSVR回归建模的WSN定位特性，讨论了LSSVR三维节点定位误差主要影响因素，建立了定位误差结构模型，指出减小LSSVR定位误差的主要方法，研究了LSSVR目标定位误差空间分布特性，讨论核函数对LSSVR建模定位影响机理。引入局部学习建模思想，研究LSSVR局部建模包含训练样本点分布，采样点分布，建模区域的确定等一些规则，使LSSVR局部建模定位方法更具有实用性，研究建模参数变化对LSSVR局部建模定位特性的影响，指出不同建模参数与LSSVR定位误差相互之间关系，指出利用粒子群算法来优化LSSVR建模参数。研究了LSSVR建模定位的节点唤醒机制，给出了测量节点数、唤醒节点数、失跟率计算方法，讨论了节点唤醒降低失跟率方法，提出基于动态预测的LSSVR建模定位节点唤醒机制，并能在较低能耗下获得比较高的定位准确度以及较低的目标失跟率，达到无线传感器网络目标跟踪准确度、可靠性、低成本和能耗的综合平衡，并应用到自主开发的LSSVR移动目标定位跟踪系统中。结合超宽带技术的优势，将超宽带技术应用到无线传感器网络目标定位中，研究了超宽带无线传感器网络路由技术及MAC层协议，提出了基于能量感知与能量均衡的路由算法、基于数据融合的无线传感器网络改进路由算法。结合金属矿井移动目标超宽带无线传感器网络，在研究井下电磁波传输的固有损耗与附加损耗基础上，建立了金属矿井超宽带无线传感器网络路径损耗模型，设计出满足金属矿井这一特定应用环境的超宽带脉冲信号产生、检测电路以及超宽带微带贴片天线，并尝试应用到金属矿井矿车移动定位与监测系统中。项目的研究对于推动无线传感器网络目标定位和跟踪技术发展、实现高效可靠的节点定位、提高路由效率具有重要的理论意义和实用价值。