ردیابی هدف متحرک در شبکه WSN با فیلترهای کالمن در متلب

ردیابی هدف متحرک در شبکه WSN با فیلترهای کالمن در متلب

در این بخش پرو.ژه شبیه سازی ردیابی هدف متحرک در شبکه WSN با فیلترهای کالمن در نرم افزار MATLAB به همراه کامنت گذاری کدها آماده کرده ایم که در این پروژه از الگوریتم های فیلتر کالمن شامل فیلتر توسعه یافته (EKF) ، فیلتر کالمن بدون بی اثر (UKF) و یک فیلتر ترکیبی کالمن (MKF) استفاده شده است. در ادامه توضیحاتی از موضوع پروژه ارائه شده و فیلم و تصاویر خروجی پروژه در محیط متلب قرار داده شده است.

شبکه های حسگر بی سیم (WSN)

شبکه های حسگر بی سیم (WSN) شبکه هایی هستند که شامل گره های سنسوری بوده و به صورت بی سیم ارتباط برقرار می کنند. هدف اصلی این شبکه ها جمع آوری داده های حسگری از محیط است و این داده ها به گره هایی انتقال داده می شود که برای پردازش و تحلیل آن‌ها مسئولیت دارند. ازجمله کاربردهای شبکه های حسگر بی سیم، ردیابی هدف متحرک می باشد.

ردیابی هدف متحرک در شبکه (WSN)

ردیابی هدف متحرک در شبکه های حسگر بی سیم (WSN)، به دنبال تعقیب و ردیابی اشیاء یا افرادی است که در محیط و منطقه مورد نظر‌ حرکت می کنند. برای ردیابی اهداف در این شبکه ها می توان از یک سری روش ها و الگوریتم های مختلف استفاده کرد. به طور کلی، روش های ردیابی هدف متحرک در شبکه های حسگر بی سیم به دو دسته تقسیم می شوند:

روش های مبتنی بر تشخیص

روش های مبتنی بر پیش بینی

روش های مبتنی بر تشخیص، با استفاده از الگوریتم های مختلفی مانند فیلتر کالمن (Kalman filter) ، فیلتر ذره ای (Particle filter)، الگوریتم های بیزی و شبکه های عصبی، به تشخیص و جداسازی سیگنال هدف از سیگنال های زمینه می پردازند. سپس با استفاده از اطلاعات به‌دست آمده، موقعیت و حرکت هدف تعیین می‌شود. این روش‌ها برای ردیابی هدف متحرک در شبکه های WSN که دارای نویز و تداخل هستند، بسیار مناسب می باشد.

روش های مبتنی بر پیش بینی، با استفاده از مدل های مختلفی مانند مدل های مارکوف (Markov models)، مدل های مبتنی بر شبکه های عصبی و غیره، به پیش بینی موقعیت و حرکت هدف در آینده می پردازند.

این روش‌ها با استفاده از اطلاعات گذشته و فعلی، می‌توانند موقعیت هدف در آینده را پیش بینی کنند و به این ترتیب، ردیابی هدف را بهبود بخشند. این روش ها برای ردیابی هدف که دارای نویز و تداخل هستند ولی دارای فضای زمانی پایدار هستند، بهترین عملکرد را دارند. برای ردیابی هدف متحرک در شبکه های حسگر سنسوری، باید گره ها به درستی قرار داده شوند تا بتوانند اطلاعات دقیقی را درباره موقعیت و حرکت هدف ارائه کنند. همچنین باید الگوریتم های مناسبی برای پردازش داده های حسگری و تحلیل آنها به‌کار گرفت تا بتوان از اطلاعات به دست آمده برای ردیابی هدف متحرک استفاده کرد. در نهایت، برای بهبود عملکرد ردیابی هدف می توان از ترکیب روش های مبتنی بر تشخیص و پیش بینی استفاده کرد. در این روش، ابتدا با استفاده از روش های مبتنی بر تشخیص، سیگنال هدف از سیگنال های زمینه تفکیک شده و موقعیت و حرکت هدف در زمان فعلی تعیین می شود. سپس با استفاده از روش های مبتنی بر پیش بینی، می توان موقعیت و حرکت هدف در آینده را پیش بینی کرد و به این ترتیب، ردیابی هدف را بهبود بخشید.

چاهش های ردیابی هدف در شبکه WSN

مهمترین چالش در ردیابی هدف متحرک در شبکه Wireless sensor networks – WSN مدیریت انرژی است. چرا که گره ‌های این شبکه معمولاً با منابع محدودی مانند باتری کار می کنند. بنابراین، باید الگوریتم هایی را انتخاب کرد که بهینه سازی شده‌اند و به‌صورت هوشمند با استفاده از منابع موجود، به ردیابی هدف متحرک بپردازند. برای مدیریت بهینه انرژی، می‌توان از روش‌های مختلفی مانند مدیریت پویای انرژی، تنظیمات قدرت و مدیریت منابع شبکه استفاده کرد. همچنین، فرکانس های مختلف در شبکه های حسگر بی سیم می توانند تداخل ایجاد کنند و باعث کاهش دقت ردیابی هدف متحرک شوند. برای پیشگیری از این مشکل، می‌توان از تکنولوژی های مختلفی مانند مدیریت پهنای باند، تخصیص فرکانس های مناسب و استفاده از الگوریتم های تشخیص تداخل استفاده کرد. با استفاده از این روش‌ها، می‌توان بهبود دقت ردیابی هدف متحرک را به‌دست آورد. همچنین، به منظور افزایش دقت ردیابی هدف متحرک، می‌توان از تکنولوژی‌های جدید مانند شبکه های حسگر بی سیم چند بانده (Multiband WSN) و شبکه های حسگر بی سیم هوشمند (Smart WSN) استفاده کرد که این تکنولوژی ها با فراهم کردن قابلیت پویایی بیشتر، دقت و کارایی ردیابی هدف متحرک را بهبود می بخشند.

---

---

تصاویری از خروجی