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PIR传感器网络中行为轨迹重构的几何代数方法

更新时间：2019-12-24 20:01:18 大小：2M 上传用户：zhiyao6查看TA发布的资源 标签：PIR传感器 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

基于高密度、低成本的PIR(Passive Infrared Detector)被动式红外探测器传感器进行人群行为轨迹的定位与重建是人群行为分析的重要方向.PIR传感器通过0-1响应确定附近是否有行人通过,并通过不同传感器响应序列的时空序列关系实现对人群行为轨迹的识别与跟踪.已有PIR传感器网络分析方法多从群体行为视角揭示人群运动的统计特征,在行为估算精度、不确定性等方面仍存在诸多问题.本文针对PIR传感器网络中个人行为轨迹的重构问题,引入几何代数工具,实现PIR传感器网络拓扑、时空响应数据序列和行为轨迹的代数化统一表达,进而以传感器响应的时空关系为基础进行网络连通性的判定.基于几何代数算子构建轨迹路径的延拓与扩展规则,并集成传感器对轨迹的时空响应关系构建基于PIR传感器网络响应序列数据的行为轨迹重构算法.最后以MERL实验室连续观测数据为案例,论证了方法的合理性与有效性.


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5
Vol． 45 No． 5  
May 2017  
第
期
电
子
学
报
2017  
5
ACTA ELECTRONICA SINICA  
年
月
PIR  
传感器网络中行为轨迹重构的几何代数方法  
1
1，2  
1
1
1，3，4  
1，3，4  
， ， ， ，  
王健健 冯琳耀 朱 帅 罗 文 俞肇元  
，
袁林旺  
( 1．  
，
南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室 江苏南京  
210023;  
2． ， 404100;  
重庆知行地理信息咨询服务有限公司 重庆  
3．  
，
江苏省地理环境演化国家重点实验室培育建设点 江苏南京  
210023;  
4． ， 210023)  
江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心 江苏南京  
:
、 PIR( Passive Infrared Detector)  
基于高密度 低成本的 被动式红外探测器传感器进行人群行为轨迹的定  
摘
要
． PIR  
0-1  
，
响应确定附近是否有行人通过 并通过不同传感器响应序  
位与重建是人群行为分析的重要方向  
传感器通过  
．
列的时空序列关系实现对人群行为轨迹的识别与跟踪 已有  
PIR  
传感器网络分析方法多从群体行为视角揭示人群运  
PIR  
， 、 ．  
动的统计特征 在行为估算精度 不确定性等方面仍存在诸多问题 本文针对  
传感器网络中个人行为轨迹的重构  
，
，
PIR  
、 ，  
传感器网络拓扑 时空响应数据序列和行为轨迹的代数化统一表达 进而以传感器  
问题 引入几何代数工具 实现  
响应的时空关系为基础进行网络连通性的判定 基于几何代数算子构建轨迹路径的延拓与扩展规则 并集成传感器对  
PIR MERL  
．
，
．
轨迹的时空响应关系构建基于  
传感器网络响应序列数据的行为轨迹重构算法 最后以  
实验室连续观测数  
，
据为案例 论证了方法的合理性与有效性  
．
:
;
;
;
关键词  
中图分类号  
URL: http: / /www． ejournal． org． cn  
行为轨迹 传感器网络 几何代数 网络分析  
:
TP208  
:
A
: 0372-2112 ( 2017) 05-1096-07  
DOI: 10． 3969 /j． issn． 0372-2112． 2017． 05． 011  
文献标识码  
文章编号  
电子学报  
Geometric Algebraic Method for Behavior Trajectory  
Reconstruction in PIR Sensor Networks  
1
1，2  
1
1
1，3，4  
1，3，4  
WANG Jian-jian ，FENG Lin-yao ，ZHU Shuai ，LUO Wen ，YU Zhao-yuan  
，YUAN Lin-wang  
( 1． Key Laboratory of VGE，Ministry of Education，Nanjing Normal University，Nanjing，Jiangsu 210023，China;  
2． Chongqing Zhixing Geographic Information Advisory Services Limited，Chongqing 404100，China;  
3． State Key Laboratory Cultivation Base of Geographical Environment Evolution( Jiangsu Province) ，Nanjing，Jiangsu 210023，China;  
4． Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application，Nanjing，Jiangsu 210023，China)  
Abstract: Localization and reconstruction of the human motion trajectory based on high density and low cost PIR  
sensor is an important direction for the behavior analysis of people． The walking of persons can be detected through the 0-1  
response of the PIR sensors． The identification and tracking of the behavior of the crowd can be achieved through the differ-  
ent sensor response sequence of spatio-temporal sequence relationship． Most of the existing analysis methods for PIR sensor  
network have revealed the statistical characteristics of crowd movement from the perspective of group behavior，but there still  
exists many problems in the estimation accuracy and uncertainty of behavior． Arming at the reconstruction of personal behav-  
ior trajectory in PIR sensor network，the geometric algebra is introduced to achieve the united expression of topological net-  
work of PIR sensor，spatial and temporal response of data sequence and the behavior of the person，thus judging the network  
connectivity according to the response of spatial and temporal relations of the sensors． Based on the geometric algebra opera-  
tors，the extension and expansion rules of the trajectory are constructed，and behavioral trajectory reconstruction algorithm is  
constructed with the PIR sensor network response sequence data． Finally，the rationality and effectiveness of the method are  
demonstrated by using the continuous observation data of MERL laboratory．  
Key words: behavior trajectory; sensor network; geometric algebra; network analysis  
: 2015-11-16;  
: 2016-02-23; :  
责任编辑 马兰英  
收稿日期  
修回日期  
:
基金项目 国家自然科学基金  
( No． 41571379，No． 41231173)  
1097  
5
: PIR  
传感器网络中行为轨迹重构的几何代数方法  
第
期
王健健  
/
象的几何 拓扑结构对应于几何基向量间的  
Metric  
矩
1
引言  
，
阵 因此可以直接实现以布尔逻辑运算为基础的拓扑  
室内人群定位和行为轨迹分析是当前室内定位观  
． ，  
表达 由于几何代数的上述特性 几何代数被广泛运用  
． (  
测研究的热点问题 接触式 如基于  
Wifi、  
蓝牙传感网络  
、 、 、  
于网络表达 路径分析 空间关系统一计算 运动表达与  
［1］  
［12］  
)
( RFID、 )  
和非接触式 如 视频 传感器是人群定位  
等
．
PIR  
传感器网络的轨迹  
插值等领域  
重建与分析研究提供理论和方法基础  
( Mitsubishi Electric  
上述积累可为  
［2 ～ 4］  
．
与轨迹分析的两类主要传感器  
基于接触式传感器  
．
［4］  
．
的行为轨迹分析可以达到较高的定位精度  
但接触  
本文以三菱电气研究实验室  
，
式传感器往往需要安装复杂的定位设备 且多存在成  
Research Labs，MERL)  
发布的非接触式传感器监测数  
、 、 ．  
本昂贵 暴露隐私 不利于长期持续观测等问题 非接触  
， ，  
据 以几何代数理论为基础 构建以地理网络为基础的  
， ，  
式传感器具有安装方便 不涉及观测对象隐私 适合长  
， — —  
传感器联通网络 利用几何代数对节点 弧段 轨迹  
， 、  
时间观测等优势 但在定位精度 轨迹重构复杂度以及  
，
进行统一表达 建立基于几何代数的个体对象动态追  
［3，5］  
．
、
基于低成本 非接  
不确定性方面仍存在较多问题  
触式的传感器进行室内行为观测是室内人群轨迹分析  
． PIR  
． ，  
踪模型 在此基础上 通过不同传感器响应序列和行为  
，
轨迹之间的时空约束关系 实现对室内行为轨迹特征  
的重要方向  
传感器是典型的被动式非接触传感  
．
的重建  
， 、 、 ，  
器 具有成本低 可靠性高 可持续观测的特点 适合室  
2
研究数据及主要思路  
［3，4］  
．
内全方位覆盖安装  
内是否有人经过输出  
取全局人员位置的统计信息 然而 单一的  
该型传感器通过感知给定范围  
0 － 1  
，
MERL  
213  
PIR  
个
信号 可以以较低的成本获  
曾利用  
安装传感器对室内人进  
30239000  
．
，
PIR  
1 ，  
行了长达 年的连续监测 共记  
．
条轨迹记录  
传感器  
，
无法获取人群数量 也无法构建单一对象的运动轨迹  
，
1 ．  
其室内空间结构及传感器分布如图 所示 每个传感器  
，
在紧密分布于室内通道处 相邻传感器之探测范围之  
一定程度上限制了上述传感器在室内行为轨迹观测与  
［5 ～ 7］  
．
，
间无缝隙或者缝隙很小 任何通道处无探测盲点  
．
分析上的应用  
PIR  
传感器网络可以揭示不同时空位置上的传感  
PIR  
、
．
器响应及其顺序 关联关系 对海量  
应数据进行约束性建模与轨迹分析有助于提取出可能  
PIR  
传感器网络响  
．
的人群行为轨迹 基于  
传感器网络的轨迹重建需要  
PIR  
建立整个 传感器网络中每个传感器之间的时空响  
应序列关系 并通过传感器分布的几何 拓扑结构与传  
，
/
．
感器响应序列的时空关联实现行人轨迹的提取 因此  
，
PIR  
基于  
传感器网络的行人轨迹重构本质上是一个高  
，
维连通性问题 不仅需要同时涉及不同传感器节点的  
连通关系和不同传感器节点对轨迹过程的时空响应关  
［8，9］  
，
0 － 1  
形式表达的传感器响应  
系
还需要同时兼顾以  
( ) 、  
序列 布尔序列 以连通性表达的传感器拓扑网络和  
PIR  
，
传感器网络观测数据中 人的行为轨迹具有  
在
以行人轨迹运动为基础的轨迹对象的集成表达与综合  
，
单向性 可认为轨迹中的传感器节点前后相互邻接而  
． /  
计算问题 由于欧氏几何 向量代数在高维几何关系及  
． ，  
且是唯一邻接 该设定下 传感器观测数据表现为同时  
，
动态轨迹表达上具有局限性 难以直接用于准确描述  
传感器节点以及传感器响应轨迹之间的时空响应关  
、 ．  
包含时间 空间约束的动态网络数据 因此可以将轨迹  
重建问题转换为连通性约束条件下的网络路径检索问  
．
系 因此寻找适用于高维几何关系及轨迹描述的新型  
． ，  
题 其中每个传感器均为网络的一个独立节点 每个节  
，
PIR  
传
数学工具 进而以此为基础构造融合几何约束的  
感网络的轨迹重建方法具有重要的理论与应用价值  
Grassmann  
， ，  
点都有四个邻域 若邻域中存在传感器 则这两个传感  
．
， ．  
器之间连通 构成连通性约束 由于传感器的响应数据  
几何 代 数 发 展 于 传 统 四 元 数 和  
代
［10，11］，  
，
对应于人在传感器网络移动的行为轨迹 因此需要根  
据传感器网络对不同传感器响应的时空顺序进行模态  
， 、  
突破传统的欧式几何 将计算拓展到更高维度  
数
． ，  
更复杂的空间 通过对几何对象的代数基编码 几何代  
，
分析 获取传感器响应的时空序列与行为轨迹序列之  
，
数可以很好的实现几何问题的代数化表达与求解 进  
，
间的约束关系 进而获取人群行为的轨迹  
．
/ ．  
而实现几何 代数融合的表达与分析 几何代数以维度  
， 、  
基于上述思路 对传感器节点 传感器之间的邻接  
， ． ，  
运算为基础 内蕴支持布尔逻辑运算 在几何代数中 对  

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