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基于测距的无线传感器网络定位优化算法的研究

马兵  
【摘要】:无线传感器网络是一种综合了传感技术、嵌入式技术、分布式信息处理技术和无线通信等技术而发展起来的现代网络技术,可以广泛应用于国防军事、国家安全、环境科学、交通管理、灾害预测、医疗卫生、制造业、城市信息化建设等领域。未来传感器网络技术将成为现实世界和数字世界的接口,并深入到人们生活的各个层面。对该技术的深入研究将推动我国的信息化建设,并极大地带动相关产业和学科的发展,从而为国民经济带来新的增长点。节点定位技术作为无线传感器网络的关键技术,对传感网的运行起着核心的支撑作用。 论文首先对无线传感器网络进行概述,介绍其结构和特点,然后介绍无线传感器网络的定位问题,重点对非视距环境中基于测距的定位算法进行论述。根据定位过程中是否测量实际节点间的距离,传感网中的定位算法通常分为基于距离的(range-based)定位算法和距离无关的(range-free)定位算法。其中,距离无关的定位算法精度较低,本文把研究重点放在基于距离的定位算法。在实际系统中,信号的传播并不总是沿着视距传播,如何消除或减小非视距误差(NLOS)对定位精度的影响是无线传感网络定位中的一个核心问题。近年来国内外这方面的研究可以概括为三类:第一类是视距重构算法,首先判断非视距信号,然后采用某种规则,重构视距环境下的信号;第二类是非视距加权,对非视距信号采用小的权值,对视距信号采用大的权值,从而减小非视距信号的影响;第三类是视距鉴别,即从信号中提取视距信号进行定位,这类算法有定位精度高的优点,本文主要针对这类算法进行研究。 这类算法比较典型的是Yiu-Tong Chan提出的基于残差检测(RT)的算法,该算法对不同的信号进行分组,计算不同信号组合的残差平方,假定信号噪声为高斯分布,则残差平方和服从中心卡方分布,设定一个判决门限,统计每一组合残差平方和大于判决门限的数目,判断信号组合是否全为视距信号。由于该算法遍历所有分组,当可用锚节点数目较大时,计算量相当庞大,不适于无线传感网的实际应用。 本文针对RT算法计算复杂度高的特点,在保证一定定位精度的前提下,创新性地提出IRT算法。该算法首先将距离测量值分为四个一组,如果残差最小的一组仅包含视距信号,再以该组与剩余距离测量值分别组合,检测残差最小的一组是否包含非视距信号,重复该步骤,直至选出所有视距信号。该算法经过优化,避免了对大量包含非视距信号分组的计算,降低了计算复杂度,同时充分利用可能的锚节点冗余,从而降低了系统误差的影响。基于IRT算法,在视距鉴别过程中,用同样满足高斯分布的LS估计代替复杂的AML估计,并进一步优化子分组划分方式,本文提出了复杂度计算量均衡算法(CATO),进一步降低了计算量。 文中通过MATLAB 7.0对算法在不同的环境和参数下的性能进行了全面的仿真比较,结果表明,新算法的定位性能接近RT,而计算复杂度却大大降低。


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