无线传感器网络节点加权变尺度法定位研究

摘要

随着微电子技术、通信技术的发展，功耗相对较低而且具有多种应用前景的传感器得以迅速发展。这种传感器能够在微小体积内集成信息采集、数据处理和无线通信等多种功能。无线传感器网络是一种由人工安装在指定区域内的大量的微型传感器节点组成的，通过无线通信的方式形成的一个自组织的多跳的网络系统。该网络的目的是通过分布式合作的方式感知、采集和处理监测区域内被监测对象的信息，并将监测结果发送给监测者。无线传感器网络的大量应用都依赖于节点的位置信息，如战场侦测、环境观测、目标跟踪以及建筑物状态监控等应用中，都需要知道节点的位置信息，没有位置信息的监测消息通常毫无意义。因此，随着无线传感器网络技术的不断发展，其应用越来越广泛，实用化的节点定位技术研究已成为无线传感器网络的一个重要研究方向。 本文在最小二乘法的基础上，融入了拟牛顿法和加权的思想，设计了一种新的分布式的加权变尺度定位算法。该算法的主要特点是可以利用多个节点的定位信息对未知节点进行定位，而且参与定位的节点越多，定位的精度就越高。同时根据信标节点之间的距离和接收信号强度RSSI值引入加权系数进行修正，从而进一步的提高定位精度。本文又将拟牛顿法的思想引入传感器网络定位算法中，利用工程优化中常用的拟牛顿法，对所得的无约束极值定位问题，寻求在定位误差最小时候的最优解。最后在仿真实验环境下，验证了该算法的有效性。 本文的章节内容概括如下： 第一章介绍了无线传感器网络定位算法的研究背景和基本原理。 第二章描述了无线传感器网络的基本概念，并阐述了三种最基本的节点定位算法。 第三章论述了无线传感器网络定位算法性能的评价指标、分类方法以及现有的典型算法和系统。 第四章提出了一种基于加权变尺度法的定位算法。该算法是建立在最小二乘法的基础上，同时又避免了计算二阶导数及其求逆运算，从而实现了对节点定位的优化计算。 第五章介绍了定位算法的实现流程和仿真性能结果，并将其与最小二乘法进行了性能比较。 第六章展望了未来的研究工作和方向。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章 引言

1.1研究背景

1.2无线传感器网络的定位问题

1.3本文内容安排

第2章无线传感器网络定位基本原理

2.1定位技术概述

2.1.1基本概念

2.1.2基本术语

2.1.3国内外研究现状

2.2节点间距离(角度)测量方法

2.3节点定位的基本计算方法

2.3.1三边测量法

2.3.2三角测量法

2.3.3极大似然估计法

2.3.4最小最大法

第3章无线传感器网络定位算法综述

3.1定位算法的性能评价标准

3.2定位算法的分类方法

3.2.1绝对定位和相对定位

3.2.2物理定位和符号定位

3.2.3基于距离的定位和距离无关的定位

3.2.4集中式计算和分布式计算

3.2.5粗粒度和细粒度

3.2.6紧密耦合和松散耦合

3.2.7三角测量、场景分析和接近度分析

3.3典型的定位系统和算法分析

3.3.1 Active Badge系统

3.3.2 Active Bat系统

3.3.3 RADAR系统

3.3.4 Cricket系统

3.3.5基于UWB的定位系统

3.3.5 Calamari定位系统

3.3.6质心算法

3.3.7 SPA相对定位算法

3.3.8凸规划算法

3.3.9 DV-Hop算法

3.3.10 Euclidean算法

3.3.11 Amorphous算法

3.3.12 APIT算法

3.3.13 MDS-MAP算法

3.4本章小结

第4章基于加权变尺度的无线传感器网络定位

4.1概述

4.2经典算法定位性能分析

4.2.1 DV-Hop算法

4.2.2 Robust Position算法

4.3最小二乘定位

4.4基于加权变尺度的定位算法

4.4.1算法原理

4.4.2初始抽样定位

4.4.3自适应邻居选择

4.4.4加权算法的权值计算

4.5本章小结

第5章算法实现与仿真

5.1性能评价指标

5.2算法仿真与性能评价

5.2.1算法框架

5.2.2网络连通度对节点定位的影响

5.2.3测距误差对节点定位的影响

5.2.4信标节点比例对节点定位的影响

5.2.5算法比较分析

5.3小结

第6章结束语

6.1全文工作总结

6.2有待进一步解决的问题

参考文献

致谢

在读期间发表的学术论文与取得的研究成果