WSNs中基于隱馬爾科夫模型的目標(biāo)識別問題研究

楊明霞，王萬良，邵鵬飛

1.浙江工業(yè)大學(xué)信息學(xué)院，杭州310023

2.浙江工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，杭州310023

3.衢州學(xué)院電氣與信息工程學(xué)院，浙江衢州324000

4.浙江萬里學(xué)院電子信息學(xué)院，浙江寧波315100

WSNs中基于隱馬爾科夫模型的目標(biāo)識別問題研究

楊明霞1，3，王萬良1，2，邵鵬飛1，4

1.浙江工業(yè)大學(xué)信息學(xué)院，杭州310023

2.浙江工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，杭州310023

3.衢州學(xué)院電氣與信息工程學(xué)院，浙江衢州324000

4.浙江萬里學(xué)院電子信息學(xué)院，浙江寧波315100

由于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Networks，WSNs）資源受限，如何有效利用資源，提高目標(biāo)辨別的準(zhǔn)確度，是WSNs中目標(biāo)識別系統(tǒng)的研究難題。以隱馬爾科夫模型為分類框架，對一個(gè)聲音傳感器陣列節(jié)點(diǎn)簇內(nèi)的目標(biāo)識別問題進(jìn)行建模；基于節(jié)點(diǎn)信號的空間關(guān)聯(lián)性，改進(jìn)了子節(jié)點(diǎn)Viterbi最大似然序列的計(jì)算狀態(tài)，設(shè)置了子節(jié)點(diǎn)報(bào)送間隔，從而有效地判別局部狀態(tài)。實(shí)驗(yàn)證明，改進(jìn)后的算法在維持判別正確率的同時(shí)降低信息傳輸量10%以上。

目標(biāo)識別；無線傳感器網(wǎng)絡(luò)；隱馬爾可夫模型；維特比算法

1　引言

在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的很多應(yīng)用場景中，基于聲音信號對不定數(shù)量的監(jiān)測目標(biāo)進(jìn)行分類在很多實(shí)際應(yīng)用中是一項(xiàng)關(guān)鍵任務(wù)［1-3］，例如戰(zhàn)場監(jiān)測，邊界檢測以及交通控制等。不定數(shù)量的車輛類型及數(shù)目的檢測，在道路交通流量信息及規(guī)劃、智能運(yùn)輸系統(tǒng)的軍事和民用應(yīng)用等問題中都有廣泛應(yīng)用。聲學(xué)傳感器成本較低，信號數(shù)據(jù)易于處理，利用聲學(xué)傳感器組成的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)來處理一定區(qū)域內(nèi)的車輛檢測問題，具有良好的便捷性和靈活性，同時(shí)滿足成本控制的要求［4-5］。美國科學(xué)應(yīng)用國際公司采用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了一個(gè)電子防御系統(tǒng)，為美國軍方提供軍事防御和情報(bào)信息。系統(tǒng)采用多個(gè)微型磁力計(jì)傳感器節(jié)點(diǎn)來探測監(jiān)測區(qū)域中是否有人攜帶槍支、是否有車輛行駛，同時(shí)，系統(tǒng)利用聲音傳感器節(jié)點(diǎn)監(jiān)測車輛或者人群的移動方向。

在WSNs中，由于通信帶寬受限以及無線通信能耗較大的因素，單個(gè)節(jié)點(diǎn)往往不直接傳送原始特征向量，而是對特征向量進(jìn)行本地分類，給出目標(biāo)對象類型信息的局部判斷結(jié)果，再將分類結(jié)果編碼發(fā)送到網(wǎng)絡(luò)中心，對多個(gè)分類結(jié)果融合并得到最終的決策信息，很多研究致力于改進(jìn)這個(gè)過程的性能［7-15］。Duarte等［7］研究了分布式無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中移動車輛的識別問題；實(shí)驗(yàn)（SensIt）對一個(gè)包含820 MB原始時(shí)序數(shù)據(jù)和70 MB預(yù)處理數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集（來源于實(shí)驗(yàn)現(xiàn)場的聲學(xué)信號），提取了頻譜特征的向量，設(shè)定模型并檢驗(yàn)分類結(jié)果。Aljaafreh［8］在SensIt［7］數(shù)據(jù)集上，采用多假設(shè)檢驗(yàn)利用隱馬爾科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）作為分類框架，HMM的狀態(tài)對應(yīng)監(jiān)測區(qū)域內(nèi)車輛的分布狀況。每一個(gè)時(shí)刻，子節(jié)點(diǎn)依據(jù)接收到的音頻信號做出一次分類判斷并將結(jié)果傳送給主節(jié)點(diǎn)，由主節(jié)點(diǎn)判斷給出監(jiān)測區(qū)域內(nèi)車輛狀態(tài)。HMM降低計(jì)算負(fù)載，假設(shè)檢驗(yàn)也提高了分類精度。利用HMM對目標(biāo)對象狀態(tài)信息進(jìn)行建模，能利用目標(biāo)內(nèi)在狀態(tài)的時(shí)間關(guān)聯(lián)性達(dá)成較好的識別效果，同時(shí)較好地節(jié)省傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量［9］。

圖1　利用WSNs目標(biāo)分類過程

本文以SensIt［7］已提取的特征集為研究對象，在考慮WSNs能源受限的基礎(chǔ)上研究一種改進(jìn)的目標(biāo)分類方法和數(shù)據(jù)融合策略。主要思想為：參考Aljaafreh［8］基于HMM的方法的基礎(chǔ)上，通過對各子節(jié)點(diǎn)工作狀態(tài)打分，改進(jìn)子節(jié)點(diǎn)viterbi最大似然序列的計(jì)算狀態(tài)，從而改進(jìn)簇內(nèi)通信策略，減少傳輸信息量。

2　隱馬爾科夫模型

在某些實(shí)際情形和系統(tǒng)中，各個(gè)時(shí)刻可以觀察到的現(xiàn)象狀態(tài)是由此時(shí)不可見的隱藏狀態(tài)影響并驅(qū)動的，它們是模型中實(shí)際存在的物理抽象結(jié)構(gòu)，而且往往這些隱藏狀態(tài)才能反應(yīng)事物的本質(zhì)并提供有益的幫助，因此如何通過可觀察的現(xiàn)象推算各個(gè)時(shí)刻的隱藏狀態(tài)具有重要意義；在某些情況下可以把這種過程建模為隱馬爾科夫模型（HMM）來解決問題。HMM最早在信息論中得到應(yīng)用的，之后擴(kuò)展到自然語言處理并取得了較好的效果，在手寫輸入、圖像識別、多維氣象系統(tǒng)等領(lǐng)域也得到了較多應(yīng)用。

與普通馬氏過程相比，隱馬爾科夫模型是雙重隨機(jī)過程，不僅底狀態(tài)轉(zhuǎn)移之間是個(gè)隨機(jī)事件，輸出也由同時(shí)刻的底狀態(tài)對應(yīng)的隨機(jī)分布決定，由狀態(tài)序列｛qt，t≥1｝（底過程/隱藏過程）和觀察序列｛Ot，t≥1｝（輸出/表現(xiàn)）構(gòu)成。

圖2　隱馬爾科夫模型

本文以模型五元組（q，O，π，A，B）來描述HMM。

在HMM模型訓(xùn)練階段（學(xué)習(xí)過程），如果能人為認(rèn)定底過程，則可通過觀察法直接計(jì)數(shù)得到模型參數(shù)，如果沒有底過程信息，一般采用EM（Expectation-Maximization）算法估計(jì)底過程的狀態(tài)轉(zhuǎn)移陣A和狀態(tài)-輸出概率分布等參數(shù)；在應(yīng)用階段，在設(shè)定的截止時(shí)刻T可以根據(jù)觀察狀態(tài)序列O（T）采用Viterbi算法計(jì)算得到最大似然狀態(tài)序列作為狀態(tài)序列的識別結(jié)果。

Viterbi算法提供了一個(gè)根據(jù)可觀察序列計(jì)算隱藏序列的很高效的方法，它利用遞歸來降低計(jì)算復(fù)雜度，并且使用之前全部的序列來做判斷，可以很好地容忍孤立的噪聲。在實(shí)際應(yīng)用中，通常針對HMM的設(shè)定、訓(xùn)練及應(yīng)用階段使用的算法做一些合理的調(diào)整，以取得更為理想的效果。

3　問題描述與建模

3.1問題描述

本文以車輛識別為例，探討了利用簇內(nèi)多個(gè)節(jié)點(diǎn)傳感器接受的聲音信號頻譜特征序列聯(lián)合識別節(jié)點(diǎn)簇所在局部區(qū)域內(nèi)車輛的個(gè)數(shù)和類別。本文討論的車輛音頻特征序列來源于DARPA/IXOs SensIT（Sensor Information Technology）程序中的SITEX02［7］。場景中包含兩種類型車輛：履帶式汽車（簡稱小車，記為0）和重型載貨汽車（簡稱大車，記為1）。數(shù)據(jù)集記錄了一段時(shí)間內(nèi)某個(gè)簇內(nèi)運(yùn)行目標(biāo)的原始數(shù)據(jù)信息，采用FFT變換得到的聲音頻譜信號的低頻部分用于分類實(shí)驗(yàn)。

整個(gè)監(jiān)控區(qū)域的地圖如圖3所示［7］，面積為（900×300）m2矩形區(qū)域，包含一條東西向和一條南北向的道路以及兩條道路的三角交叉區(qū)域，道路兩側(cè)及交叉路口一共部署了75個(gè)WIN NG2.0節(jié)點(diǎn)［10］，節(jié)點(diǎn)間距20～40 m。每個(gè)節(jié)點(diǎn)裝配有三種感知模塊：聲音傳感器、磁性傳感器和紅外傳感器，其中聲音傳感器的采樣率為4 960 Hz。節(jié)點(diǎn)具有一個(gè)A/D轉(zhuǎn)換模塊和在線可編程DSP，可以將模擬信號數(shù)字化并存入緩存。按照地理位置將該區(qū)域劃分為不同子區(qū)域，子區(qū)域內(nèi)的節(jié)點(diǎn)組織為一個(gè)簇并以一至兩個(gè)節(jié)點(diǎn)為簇首節(jié)點(diǎn)，負(fù)責(zé)調(diào)配本簇內(nèi)子節(jié)點(diǎn)的通信路由和協(xié)作算法。簇內(nèi)每個(gè)節(jié)點(diǎn)上的初步分類結(jié)果發(fā)送到簇首，由簇首來進(jìn)行局部的數(shù)據(jù)融合。

圖3　SensIt項(xiàng)目監(jiān)測區(qū)域節(jié)點(diǎn)布局圖

3.2問題建模

表1　底過程狀態(tài)集合S

以狀態(tài)編號來表示狀態(tài)，則狀態(tài)空間S:=（1，2，3，4，5，6）。設(shè)某個(gè)時(shí)刻最多一輛車駛?cè)牖蝰偝龃貐^(qū)域，并且車輛駛出事件和車輛駛?cè)胧录煌瑫r(shí)發(fā)生，則狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移特性如圖4所示。HMM的隱藏狀態(tài)（底狀態(tài)），代表簇區(qū)域內(nèi)實(shí)際的車輛運(yùn)行情況；觀察值即采集到的音頻信號向量，由于其復(fù)雜性不易表達(dá)略去圖形表達(dá)。

圖4　底狀態(tài)轉(zhuǎn)移陣

3.3算法描述

本文在保持目標(biāo)檢測正確率的同時(shí)，以降低簇內(nèi)子節(jié)點(diǎn)通信量為目標(biāo)展開研究。對簇首節(jié)點(diǎn)處理程序、子節(jié)點(diǎn)在HMM應(yīng)用階段的程序以及主節(jié)點(diǎn)和子節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)通信策略進(jìn)行改進(jìn)。

（1）模型訓(xùn)練階段

模型訓(xùn)練階段，依據(jù)SENIT數(shù)據(jù)集的車輛音頻特性及隨機(jī)噪聲特性產(chǎn)生各個(gè)子節(jié)點(diǎn)接收到的音頻離散譜，因?yàn)榇穗A段狀態(tài)列是已知的，所以直接通過記錄統(tǒng)計(jì)并利用經(jīng)驗(yàn)分布得到HMM模型的各項(xiàng)參數(shù)：底過程馬氏轉(zhuǎn)移陣、各狀態(tài)的狀態(tài)-輸出轉(zhuǎn)移概率分布等HMM模型參數(shù)：q，O，π，A，B。

記訓(xùn)練總時(shí)段共有T個(gè)計(jì)數(shù)點(diǎn)時(shí)刻，期間人工觀察記錄系統(tǒng)的狀態(tài)列q（T），設(shè)處于狀態(tài)i的計(jì)數(shù)點(diǎn)共有ni、此計(jì)數(shù)點(diǎn)時(shí)刻狀態(tài)為i下一時(shí)刻點(diǎn)狀態(tài)跳轉(zhuǎn)為i′的時(shí)刻計(jì)數(shù)為nii'，記節(jié)點(diǎn)j上HMM的隱藏狀態(tài)馬氏轉(zhuǎn)移概率陣為

，則有：

對于節(jié)點(diǎn)j上HMM的狀態(tài)-輸出轉(zhuǎn)移分布｛P（j）（Ot∈ U|qt=Si），U?S*，i∈S｝，依據(jù)節(jié)點(diǎn)j的觀察列1，2，…，T｝及q（T），利用matalab的處理多維度的經(jīng)驗(yàn)分布計(jì)算函數(shù)即可得到。

（2）識別階段

識別階段，子節(jié)點(diǎn)上調(diào)整前的算法和過程為：記子節(jié)點(diǎn)j在t時(shí)刻接收到的音頻離散譜為觀察值，在時(shí)刻t狀態(tài)為i的最大似然路徑概率為（i），則有：

φt表示時(shí)刻t時(shí)狀態(tài)為i′的最大似然狀態(tài)路徑（序列）t-1時(shí)刻的值（狀態(tài)回溯）：

時(shí)刻T為止最大似然狀態(tài)序列T時(shí)刻的狀態(tài)：

遞推回去，由t+1時(shí)刻狀態(tài)得到最大似然狀態(tài)路徑序列t時(shí)刻的狀態(tài)：

接下來描述本文對HMM識別階段的工作過程所做的改進(jìn)。

3.3.1主節(jié)點(diǎn)的處理過程——打分機(jī)制

時(shí)刻t，接受x個(gè)子節(jié)點(diǎn)報(bào)送的狀態(tài)，結(jié)合記錄的前n個(gè)時(shí)刻系統(tǒng)狀態(tài)，簇首節(jié)點(diǎn)統(tǒng)一處理，得出判定分?jǐn)?shù)最高的狀態(tài)，作為區(qū)域此時(shí)的狀態(tài)記錄在stestn（t）并賦值給變量st?？紤]WSN能量限制的需求，在主節(jié)點(diǎn)處理程序中加入對各子節(jié)點(diǎn)打分的機(jī)制，用以判斷節(jié)點(diǎn)工作狀況，確定停止工作的節(jié)點(diǎn)，最后將打分結(jié)果反饋給子節(jié)點(diǎn)。打分的計(jì)算方法為：如果所有節(jié)點(diǎn)狀態(tài)判斷都一致，則隨機(jī)選取y個(gè)節(jié)點(diǎn)返回控制信號停止報(bào)送，即將此節(jié)點(diǎn)編號賦值給變量rsv；否則，若某個(gè)節(jié)點(diǎn)判斷結(jié)果與簇首抉擇結(jié)果及其他節(jié)點(diǎn)差距大（可能的因素有：車輛與此節(jié)點(diǎn)距離較遠(yuǎn)、此節(jié)點(diǎn)前幾個(gè)時(shí)刻工作狀態(tài)不佳、突發(fā)性的噪聲干擾等），就把這個(gè)節(jié)點(diǎn)編號賦值給變量rsv。然后簇首節(jié)點(diǎn)發(fā)送信息（rsv，st）給各子節(jié)點(diǎn)，告知系統(tǒng)綜合判斷出的目前狀態(tài)、選擇的調(diào)整節(jié)點(diǎn)，至此主節(jié)點(diǎn)程序結(jié)束。

圖5　主節(jié)點(diǎn)處理流程圖

3.3.2子節(jié)點(diǎn)的處理流程——設(shè)置停止報(bào)送的時(shí)間間隔

具體過程為：子節(jié)點(diǎn)上接收簇首節(jié)點(diǎn)發(fā)送的rsv和st，檢測自己的編號是否與rsv相同。為了減少子節(jié)點(diǎn)報(bào)送的通信開銷，在子節(jié)點(diǎn)上選取以下策略：時(shí)刻t，若該節(jié)點(diǎn)編號j與接收到的rsv一致，則此節(jié)點(diǎn)從時(shí)刻t+1開始停止報(bào)送t_idle個(gè)時(shí)刻，并在該子節(jié)點(diǎn)上調(diào)整Viterbi算法記錄的t時(shí)刻狀態(tài)為st最大似然路徑對應(yīng)的概率值（st）；其他情況則不做額外處理。

圖6　子節(jié)點(diǎn)處理流程圖

4　仿真及結(jié)果

在MATALAB中建立了仿真環(huán)境。M×M的矩形區(qū)域代表監(jiān)控區(qū)域無線傳感網(wǎng)器網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)簇所在的子區(qū)域，簇中包含n個(gè)節(jié)點(diǎn)。節(jié)點(diǎn)采集到聲音并且完成特征提取后，進(jìn)行本地計(jì)算完成局部決策，將結(jié)果傳送給簇首進(jìn)行融合決策。訓(xùn)練階段，使用的模擬序列長度3 000，針對每個(gè)噪聲強(qiáng)度（β）進(jìn)行了30次模擬，每次測試所用的序列長度為500。

4個(gè)節(jié)點(diǎn)的情況（n=4），每回合選取1個(gè)節(jié)點(diǎn)報(bào)停（y=1），結(jié)果如圖7～圖8所示。

圖7　不同噪聲強(qiáng)度下子節(jié)點(diǎn)平均通信量比值（n=4）

圖8　不同噪聲強(qiáng)度下兩種情況的正確率（n=4）

不同噪聲強(qiáng)度下子節(jié)點(diǎn)平均通信量比值，H0為不采用此策略的子節(jié)點(diǎn)平均通信量，H1采用改進(jìn)策略后的子節(jié)點(diǎn)平均通信量；不同噪聲強(qiáng)度下正確率均值比值。p1為采用改進(jìn)策略后的正確率，p0為不采用此策略的正確率。正確率=判斷正確的時(shí)刻段數(shù)/總的時(shí)刻段數(shù)，此處即：正確的次數(shù)/500。改進(jìn)后的處理過程在不同噪聲強(qiáng)度下正確率下降控制在1.3%以內(nèi)，子節(jié)點(diǎn)平均通信量約減少了10%左右。

五個(gè)節(jié)點(diǎn)的情況（n=5），每回合分析選取兩個(gè)子節(jié)點(diǎn)報(bào)停（y=2），結(jié)果如圖9～圖10所示。

圖9　不同噪聲強(qiáng)度下子節(jié)點(diǎn)平均通信量比值（n=5）

圖10　不同噪聲強(qiáng)度下兩種情況的正確率（n=5）

5　結(jié)論

本文討論了在無線傳感網(wǎng)中基于HMM利用聲學(xué)信號對目標(biāo)對象進(jìn)行分類以及決策融合的問題。以HMM模型基礎(chǔ)來解決文獻(xiàn)［7］中的簇節(jié)點(diǎn)的決策融合。

通過采用HMM對目標(biāo)對象狀態(tài)信息進(jìn)行建模，減少了假設(shè)狀態(tài)的個(gè)數(shù)，通過對工作狀態(tài)較差的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整以減少傳輸信息量，從而延長網(wǎng)絡(luò)壽命。在測試階段，主節(jié)點(diǎn)利用上一時(shí)刻綜合判斷結(jié)果，通知工作狀態(tài)不好的子節(jié)點(diǎn)（如車輛距離子節(jié)點(diǎn)較遠(yuǎn)）對HMM狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整，并在接下去的幾個(gè)時(shí)刻停止向主節(jié)點(diǎn)報(bào)送本節(jié)點(diǎn)分類判斷結(jié)果，避免無效的傳輸能量消耗。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在維持辨別正確率的同時(shí)進(jìn)一步減少了信息傳輸量。這提供了子節(jié)點(diǎn)能量較為有限的情形下延長系統(tǒng)工作壽命的有效方法。

由于本文對于子節(jié)點(diǎn)停報(bào)間隔的設(shè)置是隨機(jī)的，可以進(jìn)一步地研究報(bào)送間隔對于性能的影響；此外，在Viterbi算法上糾正路徑也能夠更加精確地獲取分類信息，從而提高系統(tǒng)的性能。

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Target classification based on hidden Markov model in Wireless Sensor Networks.

YANG Mingxia1，3，WANG Wanliang1，2，SHAO Pengfei1，4

1.College of Information，Zhejiang University of Technology，Hangzhou 310023，China
2.College of Computer Science，Zhejiang University of Technology，Hangzhou 310023，China
3.Quzhou University，Quzhou，Zhejiang 324000，China
4.Zhejiang Wanli University，Ningbo，Zhejiang 315100，China

It is challenging to classify multiple targets in wireless sensor networks based on the time-varying and continuous signals.In this paper，Hidden Markov Model is utilized as a framework for classification.The states in the HMM represent various combinations of vehicles of different types.With a sequence of observations，Viterbi algorithm is used at each sensor node to estimate the most likely sequence of states.Simulation results show that it reduce transmission more than 10% while maintaining identification rate.

target classification；wireless sensor networks；hidden Markov models；Viterbi

A

TP3

10.3778/j.issn.1002-8331.1411-0350

國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目（No.61379123）；浙江省自然科學(xué)基金項(xiàng)目（No.LQ12F03011，No.LQ14F020005，No.LY13F030011）；寧波市自然科學(xué)基金（No.2012A610016）；2013浙江省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金項(xiàng)目（No.2013026）；衢州學(xué)院師資隊(duì)伍建設(shè)基金（No.XNZQN201308）。

楊明霞（1979—），講師，在讀博士，主研究方向?yàn)橹悄苄畔⑻幚怼-mail：37847098@qq.com

2014-11-26

2015-02-03

1002-8331（2015）22-0228-05

CNKI網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版：2015-07-03，http://www.cnki.net/kcms/detail/11.2127.TP.20150703.1611.029.html