基于虚拟势场的视频传感器网络覆盖增强的实现方法

摘要

一种基于虚拟势场的视频传感器网络覆盖增强的实现方法，是在视频传感器节点固定情况下，调整其传感方向来增强视频传感器网络覆盖。操作步骤为：(1)准备阶段：每个视频传感器节点通过GPS定位设备获得自身位置信息，并根据已知的环境监测参数计算各视频传感器感知区域的质心点位置和邻接点信息，为调整各节点传感方向作好准备；(2)调整阶段：在每个调整周期中，各视频传感器根据当前自身和邻接点的传感方向和位置信息，分别计算、确定旋转方向，并按照一个预设角度调整各自的传感方向，消除视频传感器网络中的感知重叠区和盲区，再将当前新的传感方向信息上传给汇聚节点进行汇总；经过多个调整周期的微调，逐步增强视频传感器网络对目标区域的覆盖性能。

说明书

技术领域

本发明涉及一种视频传感器网络覆盖增强的实现方法，确切地说，涉及一种基于虚拟势场的视频传感器网络覆盖增强的实现方法，属于无线自组织网络系统技术领域。

背景技术

随着通信技术、嵌入式计算技术和传感器技术的飞速发展和日益成熟，具有感知能力、计算能力和通信能力的微型传感器开始出现，且引起了人们的极大关注。这种传感器网络能够协调地感知、采集和处理网络覆盖区域内的各种环境或监测对象信息，并发布给需要这些信息的用户。传感器网络将逻辑上的信息世界与真实的物理世界融合在一起，深刻地改变了人与自然的交互方式；可广泛地应用于军事国防、工农业控制、生物医疗、环境监测等诸多领域。

目前，传感器网络研究的一个重要的方面是在能量严重受限的微型传感器节点上如何实现简单环境数据(如温度、湿度、光强等)的采集、传输与处理。然而，随着监测环境的日趋复杂多变，由这些传统传感器网络所获取的简单数据越来越不能满足人们对环境监测的全面需求，迫切需要将信息量丰富的图像、视频等媒体信息引入到以传感器网络为基础的环境监测活动中来，实现细粒度、精准信息的环境监测。由此，视频传感器网络应运而生。

近年来，视频传感器网络技术研究已引起了科研人员的密切关注，一些学者开展了视频传感器网络方面的探索性研究，在IEEE系列会议(如MASS、ICIP、Wireless COM等)、ACM多媒体和传感器网络相关会议(ACM Multimedia、ACM MOBICOM、ACM WSNA等)发表了一些重要的研究成果。从2003年起，ACM还专门组织国际视频监控与传感器网络研讨会(ACM InternationalWorkshop on Video Surveillance & Sensor Networks)交流相关研究成果。美国加利福尼亚大学、卡耐基梅隆大学、马萨诸塞大学、波特兰州立大学等著名学府也开始了视频传感器网络方面的研究工作，纷纷成立了视频传感器网络组并启动相应的科研计划。中国也非常重视视频传感器网络方面的研究，北京邮电大学、中国科学院计算技术研究所、哈尔滨工业大学、上海交通大学都已开始该领域的探索和研究。但是这些研究尚处于起步阶段，距离实际需求还具有相当的差距。

覆盖控制是视频传感器网络的一个基本问题，即如何部署视频传感器节点，在保证服务质量前提下达到视频传感器网络覆盖范围的最大化。对视频传感器网络覆盖性能的测量，使得技术人员能够了解网络中是否存在监测盲区，从而重新调整视频传感器节点分布，或者添加视频传感器节点来增强整个网络系统的覆盖性能，更好地完成环境感知和信息获取任务。

近年来，众多国内外研究学者相继开展了传感器网络中覆盖控制方面的研究，并取得了一定的进展。但从当前可获取的资料看，绝大多数覆盖控制的研究都是针对二维全向感知模型的传感器网络展开的，即网络中传感器节点的感知范围是以节点为圆心、感知距离为半径的一个圆形区域。然而，视频传感器网络中视频传感器节点的感知能力受限于视野范围，即其感知范围是以节点为圆心、与感知距离和感知视角相关的一个扇形区域。由此可见，现有基于二维全向感知模型的传感器网络覆盖控制研究理论不能直接应用于视频传感器网络，迫切需要全新的解决方法，以指导视频传感器网络覆盖控制的有效实现。

在视频传感器网络的初始部署阶段，为获得理想的网络感知能力，通常希望网络中视频传感器节点能够最大限度地对目标区域实施覆盖。但是，视频传感器网络往往工作在未知的、复杂的环境下，难以通过人为干预将众多视频传感器节点放置在比较适宜的位置。在大规模随机部署模式下，必须部署远大于实际需要的冗余视频传感器节点，才能满足预期的网络覆盖质量。此时，很容易造成网络覆盖的不合理(如：局部目标区域中视频传感器节点分布过于密集或过于稀疏)，形成感知重叠区和盲区。

在《有向传感器网络的覆盖问题研究》(“On Coverage Problems ofDirectional Sensor Networks”发表于国际会议MSN’05)文章中，作者率先开展视频传感器网络中覆盖完整性及通信连通性的研究。

在《视频传感器网络中最差情况覆盖研究》(“Optimal Worst-Case Coverageof Directional Field-of-View Sensor Networks”发表于国际会议SECON’06)文章中，作者研究了视频传感器网络中最差情况覆盖问题。

但是，这些工作都只考虑了传感器节点感知的方向性，没有考虑传感器节点传感方向的可调整性(如：云台摄像头具有推拉摇移功能)；而这个显著特点势必赋予视频传感器网络覆盖控制更为丰富的含义，成为视频传感器网络系统的重要技术特征。

目前，传感器网络覆盖增强的典型策略是基于虚拟势场的方法。虚拟势场(Virtual Potential Field)的概念最初应用于机器人的路径规划和障碍躲避。其主要思想是：对障碍物建立排斥势场，对目标建立引力势场，在排斥力和吸引力的共同作用下，机器人绕开障碍物向目标移动。

文章《利用势场方法部署移动传感器网络：一种分布式可扩展的区域覆盖问题解决方案》(“Mobile Sensor Network Deployment using Potential Field：ADistributed Scalable Solution to the Area Coverage Problem”发表于国际会议DARS’02)和文章《移动传感器网络约束覆盖问题》(“Constrained Coverage forMobile Sensor Networks”发表于国际会议Robotics&Automation’04)的作者先后将虚拟势场方法引入到传统传感器网络覆盖增强问题的研究中来。其主要思想是：把传感器网络中每个传感器节点看作一个虚拟电荷，各传感器节点受到其他传感器节点的虚拟力作用，向目标区域中的其他区域扩散，进而实现对目标区域的充分高效覆盖。也就是说，通过传感器节点间的虚拟力作用，利用随机部署的传感器节点的位置移动来实现整个传感器网络覆盖性能的增强。

在传统基于二维全向感知模型的传感器网络中，通常采用休眠冗余传感器节点、重新调整传感器节点位置分布、或添加新传感器节点等方法实现网络对目标区域的充分高效覆盖。而在实际应用中，考虑到网络部署成本，所有部署的视频传感器节点都具有移动能力是不现实的，而且视频传感器节点位置的移动只能发生在较近范围内，移动很容易引起部分传感器节点的失效，进而造成整个传感器网络拓扑变化，这些无疑都会增加网络维护成本。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种基于虚拟势场的视频传感器网络覆盖增强的实现方法，该方法从视频传感器节点感知的方向性特点出发，并假设视频传感器节点的初始位置固定不变，通过调整视频传感器节点的传感方向，达到消除视频传感器网络中感知重叠区和盲区的目的，进而提高整个视频传感器网络覆盖性能和目标探测率。

为了达到上述目的，本发明提供了一种基于虚拟势场的视频传感器网络覆盖增强的实现方法，其特征在于：包括下述两个操作步骤：

(1)准备阶段：视频传感器网络中的每个视频传感器节点通过GPS定位设备获得自身地理位置信息，并根据已获知的环境监测参数计算各个视频传感器感知区域的质心点位置和邻接点信息，为调整视频传感器节点的传感方向作好准备；

(2)调整阶段：在每个调整周期中，各视频传感器节点根据当前自身和邻接点的传感方向和位置信息，分别计算、确定旋转方向，并按照一个预先设定的角度调整各自的传感方向，消除视频传感器网络中的感知重叠区和盲区，再将当前新的传感方向信息上传给汇聚节点进行汇总；经过多个调整周期的微调，逐步增强视频传感器网络对目标区域的覆盖性能。

所述视频传感器网络由具有信息采集、转发和简单处理能力的多个视频传感器节点和采用有线/无线方式与各视频传感器节点进行通信交互的汇聚节点组成；其中各视频传感器节点可发送控制指令来调整自身的传感方向，将该视频传感器节点采集的图像、视频数据沿着其他视频传感器节点传输，经过“多跳”路由传送到汇聚节点；汇聚节点负责连接视频传感器网络与Internet或其它外部网络，发布并管理视频传感器节点的监测任务。

所述视频传感器节点的感知范围是以传感器节点为圆心，与感知距离和感知视角相关的一个扇形区域；所述频传感器节点的感知范围采用一个四元组＜P，R，，α＞来表示，其中，P＝(x，y)为视频传感器节点的位置坐标，R为传感器节点的最大传感半径，单位向量