資源描述：
《基于投影柵格掃描無線傳感器網(wǎng)絡(luò)三維定位算法》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫。
1、基于投影柵格掃描無線傳感器網(wǎng)絡(luò)三維定位算法摘要：針對現(xiàn)有無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)三維定位算法在精度和復(fù)雜度方面的不足，提出了一種改進(jìn)的三維空間定位算法。利用柵格掃描分別求解鄰居錨節(jié)點在兩個坐標(biāo)平面的投影交域，得出未知節(jié)點在兩坐標(biāo)平面的對應(yīng)位置，最終實現(xiàn)三維位置估計。仿真結(jié)果表明：在lOOmX100mX100m的空間里，隨機(jī)投放200個傳感器節(jié)點，錨節(jié)點數(shù)為45時，其覆蓋率達(dá)到了99.1%,相對定位誤差僅為0.5533o且平面投影的引入，有效地降低了算法復(fù)雜度。關(guān)鍵詞：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)；三維節(jié)點定位；降維；柵格掃描；質(zhì)心算法中
2、圖分類號：TP393.17文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A0引言隨著無線通信技術(shù)、微系統(tǒng)技術(shù)與嵌入式技術(shù)的日益成熟，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WirelessSensorNetwork,WSN)可靠性逐漸提高，應(yīng)用范圍也日漸廣泛，如道路狀況監(jiān)控、礦井安全監(jiān)控和軍事偵查等要求高可靠性的領(lǐng)域也開始引入無線傳感器網(wǎng)絡(luò)[1-3]o而沒有位置信息的傳感器節(jié)點采集數(shù)據(jù)通常毫無意義，所以為了提供有效的定位信息，隨機(jī)部署的傳感器節(jié)點能夠在布置后確定自身的位置至關(guān)重要⑷。目前的WSN定位算法，大多數(shù)是針對二維平面而設(shè)計的，如APIT算法［5］、凸規(guī)劃算法［6］、APS
3、(AdHocPositionSystem）⑺和MDSMAP算法［8］等。而現(xiàn)實生活中，如對海洋水溫、洋流及生物活動的監(jiān)測，氣候及環(huán)境污染的監(jiān)測以及在山區(qū)和叢林等復(fù)雜地形的傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用使得單純的平面定位信息已經(jīng)滿足不了應(yīng)用的需要。為此，出現(xiàn)了一些針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在三維場景下應(yīng)用的定位算法，如文獻(xiàn)［9］提出的BoundingCube算法，該算法利用未知節(jié)點鄰居錨節(jié)點的通信范圍形成立方體，并取立方體交集的質(zhì)心作為節(jié)點估計位置。文獻(xiàn)［10］提出了對傳感器節(jié)點進(jìn)行三維定位的非距離定位算法一一APIS此算法利用遠(yuǎn)近(Approxi
4、matePointInSphere)算法,鄰居錨節(jié)點之間的通信范圍形成球殼，取這些球殼交集的質(zhì)心作為節(jié)點估計坐標(biāo)。兩種算法都具有計算簡單、計算量小且通信開銷小的特點，而且都不需要準(zhǔn)確測量節(jié)點間的距離，沒有額外的硬件開銷。但是，前者使用了立方體來近似表述節(jié)點的通信范圍，本身就不夠精確，而且直接使用質(zhì)心算法也容易引入較大誤差；后者在使用質(zhì)心算法之前也并未對球殼交集做任何減小誤差的處理，精度有待提高。本文將錨節(jié)點的球形通信范圍向兩個坐標(biāo)平面投影，降低位置信息維度，進(jìn)而降低了運(yùn)算的復(fù)雜度。再通過投影的覆蓋關(guān)系，分別在兩個坐標(biāo)平面上
5、采用柵格掃描方法提高所得二維坐標(biāo)估計值的精度，綜合得出節(jié)點三維位置信息。最后與相同條件參數(shù)下的APIS算法定位結(jié)果進(jìn)行比較。1投影柵格化掃描算法1.1柵格化掃描1)初始化階段。鄰居錨節(jié)點通信范交集的邊界形成估計矩形。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，如果一個未知節(jié)點接收到來自多個錨節(jié)點的信標(biāo)，則未知節(jié)點包含于這幾個錨節(jié)點的通信范圍的交集內(nèi)。Delta算子遞推最小二乘(DeltaoperatorRecursiveLeastSquares,DRLS)柵格掃描算法［11］的基本原理就是利用這個交集的邊緣初始化一個估計矩形區(qū)域，通過求解這個矩形質(zhì)
6、心來達(dá)到定位的目的，如圖1所示。2)錨節(jié)點比例及通信半徑對定位精度的影響。同等條件下的20次仿真結(jié)果取均值得到如表5的數(shù)據(jù)。節(jié)點通信半徑一定時，錨節(jié)點數(shù)越多，定位精度越高。錨節(jié)點數(shù)目一定時，通信半徑增加也能提高定位精度。而且，節(jié)點通信半徑R的增加對定位精度的提高呈現(xiàn)逐步減緩的趨勢，當(dāng)R增長到一定程度時，不同錨節(jié)點數(shù)情況下的定位相對誤差趨于相同，如圖8所示。這是因為，通信半徑的增加，提高了節(jié)點的覆蓋率，未知節(jié)點的鄰居錨節(jié)點數(shù)更多，得出的定位數(shù)據(jù)更精確，而且原來無法定位的節(jié)點數(shù)也隨之減小，使得錨節(jié)點數(shù)投放較少的情況也能達(dá)到高投
7、放比例的效果。但高的通信半徑會帶來更大的能量開銷，在實際的應(yīng)用中，應(yīng)綜合考慮成本和持續(xù)性的關(guān)系，在滿足定位精度要求的條件下，合理選取錨節(jié)點投放比例和節(jié)點通信半徑。3)本文算法與APIS算法定位性能比較。如圖9所示，在低錨節(jié)點投放率的情況下(錨節(jié)點比例[5]HET,HUANGCD,BLUMBM,etal.Rangefreelocalizationschemesinlargescalesensornetworks[C]//Proceedingsofthe9thAnnualInternationalConferenceonMob
8、ileComputingandNetworking.NewYork：ACMPress,2003：81-95?[6]D0HERLYL,GHAOUILE,PISTERKSJ.Convexpositionestimationinwirelesssensornetworks[C]//Proceedingsoft
