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无线传感器网络节点定位算法研究

张少平  
【摘要】: 无线传感器网络(Wireless Sensor Network:WSN)是由布置在监测区域内大量的传感器节点通过无线通信方式形成的一个多跳的自组织网络系统,其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域内被监测对象的信息,并发送给观察者。它综合了传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术、通信技术和微电机技术,在军事、工业、医疗、交通、环保等诸多方面有着巨大的应用价值。 由于传感器节点的处理、存储、通信能力都有限,并且依靠电池供电,通常电池是一种不可更换的资源,直接影响网络的使用寿命。WSN的这些特性给研究带来了巨大的挑战。目前,WSN的主要研究内容包括通信协议、支撑技术、网络数据处理技术和数据管理技术等。 节点定位技术是WSN的核心支撑技术之一。对WSN应用来说,节点的位置信息非常重要,它可用于标识监测数据源的位置、网络拓扑管理、基于节点位置的路由协议和基于地理位置的数据存储技术等。本文主要研究无线传感器网络节点定位算法,取得如下研究成果: (1)针对迭代式节点定位算法存在累积误差问题,提出了基于时间轮的迭代多边定位算法。算法使用锚节点的三角布置方案,通过三角布置,可以有效的减少迭代次数,以降低迭代定位引起的累积误差;算法还使用时间轮机制,以时间轮为单位,使得节点定位一轮一轮进行,并限定不同轮次定位所需最少的邻居信标节点个数,以尽可能使用迭代次数少的信标节点和使用更多的信标节点对未知节点进行定位,从而减少了定位误差和迭代定位引起的累积误差。仿真实验结果表明,该算法具有很高的定位精度,并且所需的计算量和通信量很少。因此,该算法是一种低能耗、高精度的定位算法,但算法需要锚节点的特殊布置方式。 (2)针对应用极大似然估计计算未知节点坐标定位误差较大,提出了基于最小测距误差估计节点定位算法。算法通过构造计算未知节点到它的所有邻居信标节点的测距误差之和的函数,并应用Nelder-Mead单纯形优化方法来计算函数的最小值,当函数取得最小值时自变量的值即为所求的未知节点的位置。算法从三个方面提高定位的精度,一是用最小测距误差估计方法计算未知节点的坐标,该方法比用极大似然估计计算平均定位精度高;二是通过增加定位的约束条件以防止应用位置接近共线或距离很近的信标节点定位,提高了定位的精度;三是通过时钟触发机制来降低由迭代定位引起的累积误差。仿真实验结果表明,该算法的定位精度略高于上一个算法,且不需要锚节点的特殊布置。但和极大似然估计相比,算法所需的计算量较大。 (3)针对节点之间测距误差较大或节点不能提供测距技术,提出了两跳协作多边定位算法。该算法是一种既适用于测距,也适用于免测距情况下的节点定位算法。算法提出了两跳节点之间的距离计算方法,利用两跳内的锚节点对未知节点进行定位,应用最小测距误差估计方法计算未知节点的坐标。当未知节点两跳内没有足够的锚节点对其定位时,采用两跳协作迭代定位策略对其进行定位。仿真实验结果表明,该算法在测距误差较大和不用测距技术时,都具有很好的定位精度,而且不需要锚节点的特殊布置。


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