IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY, VOL. 60, NO. 8, OCTOBER 2011 3897
Three-Dimensional Underwater Target Tracking
With Acoustic Sensor Networks
Gokhan Isbitiren and Ozgur B. Akan, Senior Member, IEEE
Abstract—Using traditional sonar arrays may be difficult and impractical in some mission-critical scenarios, because they should be mounted on or towed by a ship or a submersible. Alternatively, underwater acoustic sensor networks (UW-ASNs) offer a promising solution approach. In this paper, a target-tracking algorithm for UW-ASNs, i.e., 3-D underwater target tracking (3DUT), is presented. The objective of 3DUT is to collaboratively accomplish accurate tracking of underwater targets with minimum energy expenditure. Based on the time of arrival of the echoes from the target after transmitting acoustic pulses from the sensors, the ranges of the nodes to the target are determined, and trilateration is used to obtain the location of the target. The location and the calculated velocity of the target are then exploited to achieve tracking. To realize energy-effective target tracking, 3DUT incorporates a new target-movement-based duty-cycle mechanism. To avoid rapid depletion of the energy resources of boundary nodes due to continuous surveillance, 3DUT employs an adaptive procedure to find, designate, and activate new boundary nodes. Performance evaluation shows that 3DUT is a promising alternative to the traditional sonar-based target-tracking approaches, particularly for on-demand surveillance applications.
Index Terms—Distributed sonar sensor networks, target tracking, underwater acoustic sensor networks (UW-ASNs).
I. INTRODUCTION
D ETECTING, classifying, and tracking underwater targets are indispensable parts of modern underwater defense systems. So far, various types of sound navigation and ranging (sonar) arrays have been used for this purpose, such as surface ship-hull-mounted sonar, submarine-hull-mounted sonar, side-scan sonar, and towed arrays [1]–[6]. These sonar arrays are generally mounted on or towed by a ship or a submersible [2], [3] or deployed prior to the application [4], which makes them unsuitable for on-demand tracking missions. Moreover, the platform that tows the array or on which the array is mounted is a single point of failure for the entire system.
In terms of surveillance, reconnaissance, and targeting, sensor networks stand as a promising technology. A specific case of sensor networks, i.e., underwater sensor networks (UWSNs), are envisioned to enable applications for oceanographic data
Manuscript received January 7, 2011; revised May 12, 2011; accepted June 29, 2011. Date of publication August 4, 2011; date of current version October 20, 2011. This work was supported in part by the Turkish Scientific and Technical Research Council Career Award under Grant 104E043 and by the Turkish National Academy of Sciences Distinguished Young Scientist Award Program. The review of this paper was coordinated by Prof. A. Jamalipour.
The authors are with the Next-Generation and Wireless Communications Laboratory, Department of Electrical and Electronics Engineering, Koc University, Istanbul 34450, Turkey (e-mail: akan@ku.edu.tr).
Color versions of one or more of the figures in this paper are available online at http://ieeexplore.ieee.org.
Digital Object Identifier 10.1109/TVT.2011.2163538
collection, offshore exploration, assisted navigation, and tactical surveillance applications [7]. There are some studies for underwater target detection and tracking with UWSNs [8]–[14]. However, time synchronization between the sensor nodes are assumed to be realized through the global positioning system (GPS) mechanism in [8]–[10], which is hard to achieve with distributed underwater sensors. Instead of proposing a complete tracking scheme, only location estimation is discussed in [11]. The energy expenditure, which is very important for UWSNs, is not taken into account in [12]. In [13], the wake-up/ sleep mechanism is used to select several nodes, and the valid measurement selecting mechanism is used to reduce the number of awake sensor nodes. However, a high number of uniformly distributed static sensors are utilized, which requires prior deployment of the sensors. In addition, tracking is considered in two dimensions only, which is an important limitation for practical applications. In [14], a maximum-likelihood estimation algorithm is proposed for underwater target size detection, and a complete tracking mechanism is not provided.
To achieve underwater target detection and tracking, the challenges of underwater acoustic communications must be taken into account. For example, the propagation delay in underwater is five orders of magnitude higher than the delay in terrestrial radio-frequency channels. Furthermore, the delay is variable, which causes some of the communication mechanisms to fail.
To address the aforementioned issues, we present the 3-D underwater target tracking (3DUT) algorithm. Because 3DUT does not depend on the number of nodes and the algorithm runs even if the number of the nodes changes, it is scalable. Furthermore, because it does not necessitate large sonar arrays and surface vessels to pull the nodes, it is cost effective. Tracking starts when the acoustic noise of a target is detected by the sensor nodes. The distances of the sensor nodes to the target are estimated by transmitting acoustic pulses (ping) and employing the time-of-arrival (ToA) of the pings and the echoes. The location of
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声传感器网络的三维水下目标跟踪
Gokhan Isbitiren and Ozgur B. Akan, Senior Member, IEEE
摘要:在一些关键任务场景中，使用传统声纳阵列可能是困难和不切实际的，因为它们应该安装在船上或由潜水器拖曳。另外，水声传感器网络(UW-ASNs)提供了一种有前途的解决方案。本文提出了一种UW-ASNs的目标跟踪算法，即提出了三维水下目标跟踪算法(3DUT)。3DUT的目标是以最小的能量消耗协同完成水下目标的精确跟踪。根据传感器发出声脉冲后目标回波到达的时间，确定节点到目标的距离，利用三角测量法（三角定位？）获取目标位置。然后利用目标的位置和计算出来的速度实现跟踪。为了实现能有效的目标跟踪，3DUT加入了一种新的基于目标运动的占空比机制。为避免边界节点因持续监测而能量消耗过快，3DUT采用自适应的方法寻找、指定和激活新的边界节点。性能评估表明，3DUT是传统的基于声呐的目标跟踪方法的一种有前途的替代方法，特别是对于按需监视应用程序。
关键词:分布式声纳传感器网络，目标跟踪，水声传感器网络(UW-ASNs)。
1.介绍。
水下目标的提取、分类和跟踪是现代水下防御系统不可缺少的组成部分。到目前为止，各种类型的声导航和测距(声纳)阵列已经用于这一目的，如水面舰艇舰体声纳、潜艇舰体声纳、侧扫声纳和拖曳阵列[1]-[6]。这些声纳阵列通常安装在或拖曳在船舶或潜水器[2]、[3]或部署在应用程序[4]之前，这使得它们不适合按需跟踪任务。此外，拖曳阵列或将阵列挂载在其上的平台是整个系统的单一故障点。
在监视、侦察和目标定位方面，传感器网络是一种很有前途的技术。传感器网络的一种特殊情况，即，水下传感器网络(UWSNs)，使海洋数据的应用成为可能。
针对水下目标的检测与跟踪，目前已有一些研究采用UWSNs[8] -[14]进行。但是，假设传感器节点之间的时间同步是通过[8]-[10]中的全球定位系统(GPS)机制来实现的，这是分布式水下传感器难以实现的。在[11]中只讨论了位置估计，而没有提出完整的跟踪方案。在[12]中没有考虑对无线传感器网络非常重要的能量消耗。在[13]中，唤醒/睡眠机制用于选择多个节点，有效的测量选择机制用于减少唤醒传感器节点的数量。然而，由于采用了大量均匀分布的静态传感器，因此需要事先部署传感器。此外，跟踪只考虑二维问题，这是实际应用中的一个重要局限性。在[14]中，提出了一种用于水下目标尺寸检测的极大似然估计算法，但没有提供完整的跟踪机制。
为了实现水下目标的检测和跟踪，必须考虑水声通信的挑战。例如，水下的传播延迟比地面射频信道的传播延迟高5个数量级。此外，延迟是可变的，这导致一些通信机制失败。
针对上述问题，我们提出了三维水下目标跟踪(3DUT)算法。因为3DUT不依赖于节点数量，即使节点数量发生变化，算法也会运行，所以它是可伸缩的。此外，由于它不需要大型声纳阵列和水面舰艇来拉动节点，因此具有成本效益。当传感器节点检测到目标的声噪声时，跟踪开始。通过发射声脉冲(ping)，利用脉冲信号和回波的到达时间(ToA)来估计传感器节点到目标的距离。然后利用三边法获得目标的位置。为了实现跟踪，计算目标的速度和投影位置。基于这些计算，沿着目标路径的节点被激活，以持续收集关于目标的信息。这个过程一直持续到没有从目标接收到信号为止。我们假设3DUT每次跟踪一个目标。
3DUT最重要的特性之一是目标的三维定位和跟踪。3DUT采用了一种基于目标三维运动模式的跟踪感知自适应脉宽机制，实现了能量消耗的最小化。
图1所示。实现3DUT的UW-ASN网络模型。
此外，3DUT还引入了一种新的边界节点指定(BND)机制，使目标在进入感测区域时被较高的占空比节点包围，从而最小化检测时间。此外，3DUT操作不需要传感器节点间的时间同步。
水下声学传感器网络(UW-ASN)的部署可由直升机或水面平台实现。将传感器节点视为一次性随机分布的节点。虽然水面下有潮汐和水流，但这一假设仍然通过各种机制成立，即，将每个水下传感器节点连接到水面浮标[7]上，利用水下航行器[15]和水下滑翔机[16]将传感器固定在预期的水下深度。
本文的其余部分组织如下。在第二节中，给出了3DUT的概述，然后描述了算法的步骤。第三节首先给出了误差产生的可能原因，然后给出了3DUT的仿真结果。最后，本文在第四节进行了总结。
2.三维水下跟踪算法:
3DUT算法的目标是以一种精确节能的方式检测、定位和跟踪潜水艇、鱼雷和自主水下航行器等潜水器。图1所示为一种可能部署的3-D UW-ASN型无人潜航器。至少三个锚节点浮在水面上，完成水下节点[17]的定位。其中一个节点是sink，它从水下传感器节点收集信息并进行计算。被指出为黑圈的节点是从目标向接收器收集和发送信息的节点。六边形节点是指定的投影节点，在跟踪过程中可能会发生变化。
- 3DUT算法概述
3DUT是一个两阶段算法。在第一阶段被动监听中，传感器节点监听水下环境中潜在的目标。
一旦检测到目标发出的噪声，算法的第二阶段即主动测距就开始了。为了定位目标，3DUT选择一个投影仪节点，投影仪节点定期发送ping信号，节点使用ping信号及其回波的ToA对目标进行定位。通过使用投影仪节点的ping信号，不需要在传感器之间进行同步。假定目标为点目标，使回波向各向同性辐射。在跟踪过程中，只有一个指定的投影仪节点，可以随着目标的移动而改变。ping包含一个ping标签l，用于标识测距计算中使用的ping，如II-C节所述。投影仪接收到回波后，计算到目标d1的距离。然后,它发送d1, l,其剩余能量(xi;)和坐标(Phi;)下沉。通过周期性运行的定位算法，所有节点都有自己的定位信息。3DUT与所采用的定位算法没有具体关系，是文献[17]中的水下定位算法之一，可以使用[18]实现定位。一旦水听器节点收到回声,他们计算时差(∆t)的到来和回声之间发送∆t、l,xi;,Phi;到水槽里。不发送但可以接收ping信号的节点称为水听器节点。在整个跟踪过程中，如果目标从投影仪节点的传感区域出来，则从水听器节点中选择另一个投影仪。
水槽计算位置、方向和速度的检测目标(upsilon;),解析部分II-C和d。然后,根据这些计算结果,选择一个新的投影仪附近的节点和激活节点估计目标的轨迹。激活节点发送一个激活消息,其中包括更高的工作周期delta;和一个新的循环周期tau;,确定基于目标的速度,正如II-D节中解释。
为了节约能源，不在网络边缘的节点占空比较低。位于感测区域边界上的节点具有较高的占空比，能够快速检测进入感测区域的目标。在整个跟踪过程中，边界节点可能由于能量损耗而变得无功能;因此，它们向接收器发送消息，通知它们的状态。接收器找出新的边界节点，如第II-E节所述，并向它们发送指定消息。因此，3DUT实现了传感器网络区域的无缝监控。
b .被动探测
传感器节点检测接收到的水下目标辐射信号所引起的强度级(IL)是否超过预先设定的检测阈值(DT)。设SL为目标的源电平，即目标频段内的辐射噪声，PL为声信号在水下的传播损耗。通过
结合声纳基本原理[1]，给出了目标在节点处的IL
IL = SLminus;PL (1)
水下噪声(N)与水下噪声(IL)的差值必须大于DT才能检测到目标。为了确定PL，我们考虑了声音在水面下的传播损失，由
图2。利用ping消息计算目标到节点的距离。
PL = 20logr alpha;r·10minus;3 (2)
其中alpha;是衰减系数(每kilometer分贝)和r是距离(米)[1]。为了比较目标引起的IL和水下噪声与预先设定的DT之间的差异，了解是否存在目标，必须确定噪声分量。由风浪引起的表面运动是造成100 Hz - 100 kHz频率区域噪声的主要因素，这是大多数声学系统[19]所使用的工作区域。因此，噪声参数可以计算为
10logNomega;(f)= 50 7.5omega;*1/2 20logfminus;40log(f 0.4) (3)
其中omega;是风速(米/秒),和f是频率(赫兹)[19]。
最初，当传感器节点检测到目标时，它们向sink节点发送一条消息，指示检测到目标。sink根据接收检测消息的时间列出节点，即，目标到节点距离列表。然后，接收器将目标到节点距离列表中的第一个节点指定为投影仪，并广播一条消息，指示新的投影仪节点。这样，投影节点就被引入到网络中的传感器中。接收器节点在收到指定投影仪节点的确认(ACK)之前不进行计算。如果接收器节点没有收到ACK，它将等待超时并再次发送指定消息。sink节点重复这个过程三次，如果仍然没有收到ACK，它将目标到节点距离列表中的第二个节点指定为投影仪节点，并执行相同的过程。
接收到来自其中一个边界节点的消息后，如果检测到目标的节点数量小于4,sink将直接向靠近目标的节点发送激活消息。注意，活动节点的数量，即，则从目标采集信息的节点必须至少为4，才能进行三维三边计算。要使这个假设成立，至少有一个节点必须在另一个平面上。如果这四个节点在同一平面上，则可以在两个不同的位置计算目标的位置。这种方法被称为翻转模棱两可,发生时的图d d空间所有邻居的顶点的位置跨度(dminus;1)- d空间[20]。
在有源声纳中，由于目标的存在，发射机处的IL可描述为
IL = SL TSminus;2·PL (4)
其中SL为源级，PL为传播损耗，TS为目标强度，为水下目标[1]返回的回波。
节点收到萍从投影仪的节点和回波的目标包括接待的时差萍和回声(∆t),而投影仪节点包括本身之间的距离和目标(d1)消息发送到水槽。的消息也包含节点的位置(Phi;)水槽进行目标定位计算,萍萍信号标签(l)分化,和剩余能量的节点(xi;)让水槽节点选择节点激活跟踪过程中。接收器然后计算目标的位置、方向和速度，如本节和II-D节所述。
目标到节点的距离计算如图2所示。设Nt为投影仪节点，tNt1和tNt1分别为目标回波的接收时间和ping的发送时间。计算目标到Nt的距离为
d1 = C·(tNt1minus;tNt1 )/ 2 (5)
其中C为水下声速。每当一个水听器节点接收到带有以前未接收到的标签的ping信号时，它就预先设置其计时器。当水听器节点接收到带有已接收标签的回波时，它将为该回波加盖时间戳。因此,节点获得接收时间的差异(∆t)平(tP)和echo tT,给出
∆t =minus;d3(d1 d2)/ C / C (6)
其中d1、d2、d3分别为投影仪节点与目标、水听器节点与目标、投影仪节点与水听器节点之间的距离，如图2所示。式(6)中水听器节点与目标d2之间的距离可计算为
d2 =∆t·C (d3minus;d1) (7)
c .活动范围
在此阶段,投影机节点向目标发送ping,传输速率是假定为gamma;sminus;1,每s。
Nt发送d1和水听器节点向汇聚节点发送∆t, d3通过定位,计算d2。
在获取节点与目标之间的距离后，sink节点使用给出的几何方程
(xi minus; x0)2 (yi minus; y0)2 (zi minus; z0)2 = d2 (8)
其中(xi, yi, zi, di)分别为节点i的坐标和节点到目标的距离，(x0, y0, z0)为目标的坐标。利用4个不同传感器节点的信息得到的4个方程，计算出目标的位置。
注意，目标位置的计算必须连续进行才能实现跟踪。
d .目标跟踪机制
当向sink节点提供关于目标的信息的活动节点的数量至少为4时，通过三边法计算目标的位置，如II-C节中所述。经过三边测量后，sink
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