基于RSSI校正的無線傳感器網絡定位算法研究

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聲明本人鄭重聲明：所呈交的學位論文，是本人在指導教師的指導下，獨立進行研究所取得的成果。除文中已經注明引用的內容外，本論文不包含其他個人或集體已經發(fā)表或撰寫過的研究成果。對本文的研究做出重要貢獻的個人和集體，均已在文中以明確方式標明。本聲明的法律責任由本人承擔。論文作者簽名：當坐笠日期：趁j蘊≤旦芏旦關于學位論文使用權的說明本人完全了解太原理工大學有關保管、使用學位論文的規(guī)定，其中包括：①學校有權保管、并向有關部門送交學位論文的原件與復印件；②學?？梢圆捎糜坝?、縮印或其它復制手段復制并保存學位論文；⑧學?？稍试S學位論文被查閱或借閱；④學?？梢詫W術交流為目的，復制贈送和交換學位論文；⑤學?？梢怨紝W位論文的全部或部分內容(保密學位論文在解密后遵守此規(guī)定)。簽名：逝坐笠日期：絲堡壘』旦芏望導師簽名：一邀壹墓EiI苛I：刃f婢臼丫回 太原理工大學碩士研究生學位論文基于RSSI校正的無線傳感網絡定位算法研究摘要隨著科學技術的發(fā)展，無線傳感器網絡得到了越來越廣泛的應用，尤其是在交通管理、環(huán)境監(jiān)測、安全生產、智能家庭以及醫(yī)療設備等領域。而節(jié)點位置對于這些應用來說極其關鍵，只有搞清楚了傳感器節(jié)點的位置，我們才能知道“某一特定的事件發(fā)生在什么區(qū)域”，進而做出決策并采取措施，沒有位置信息的監(jiān)測數(shù)據(jù)是毫無意義的，如：車輛跟蹤、森林環(huán)境監(jiān)測、煤礦事故、人員搜救等等。因此，精確的定位技術對于無線傳感器網絡的應用來說有著重要的意義。本文首先介紹了無線傳感網絡中現(xiàn)有的一些典型的定位算法，并對它們各自的優(yōu)缺點進行了簡單的分析。根據(jù)定位過程中是否需要測量實際節(jié)點間的距離，定位算法可以分為基于測試距離的定位和距離無關的定位，目前，測距方法主要包括TOA(TirneofArrival)、TDOA(TimeDifferenceofArrive)、AOA(AngleofArrival)、RSSI(ReceivedSignalStrengthIndicator)等。其中，RSSI是利用理論或經驗模型將信號在空氣中的傳輸損耗轉換為距離，所以RSSIi!iI,q距不需要添加任何額外的硬件設備，節(jié)約成本，簡單易行，因而得到了廣泛的應用，成為目前研究的熱點。本文針對基于RSSI測距的加權質心定位算法中存在的一些缺陷，結合無線傳感器網絡的特點，從測距和定位兩個方面展開了研究。首先，在測距階段，基于RSSI測距的加權質心定位算法沒有充分利用信標節(jié)點之間的信息來校正信標節(jié)點到未知節(jié)點的距離，從而使RSSI測距值存在很大的誤差。其次，在權值選取階段，該算法也沒有體現(xiàn)出不同的信標節(jié)點對未知節(jié)點的影響力，針對這些缺陷，本文對其進行了改進，提T 太原理工大學碩士研究生學位論文出了一種基于RSSI校正的加權質心定位算法，新算法在測距階段將信標節(jié)點之間的距離和信號強度信息同時考慮在內對RSSI測距值進行校正，充分利用了網絡環(huán)境中的已知信息；在權值選取階段采用一種新方法，充分考慮了信標節(jié)點對未知節(jié)點的影響力，仿真結果表明改進后的算法定位精度得到了明顯提高。但是本人在后來的研究中發(fā)現(xiàn)這種新算法還存在不足之處，于是本文又提出了一種基于RSSI校正的修正算法。仿真結果表明，修正后的算法有效提高了定位精度，降低了定位誤差。關鍵詞：無線傳感器網絡，定位算法，RSSI校正，RSSI鋇I]距值，加權質心 太原理工大學碩士研究生學位論文RESEARCHONWIRELESSSENSoRNETWORKLOCALIZATIONALGORITHMBASEDONRSSICORRECTIONABSTRACTWiththedevelopmentofscienceandtechnology,thewirelesssensornetworkhasbeenmorewidelyused，especiallyinthefieldoftrafficmanagement，environmentalmonitoring，productionsafety,smarthomeaswellasmedicalequipment，etc．andthenodelocationwascrucialfortheseapplications，onlyclearthelocationofthesensornode，wecouldknowthat”whereaspecificeventoccurred”，andthenmadedecisionsandtookmeasures，themonitoringdatawithoutlocationinformationwasmeaningless，suchas：vehicletracking，forestenvironmentmonitoring，coalmineaccidents，searchandrescuepersonnel，andSOon．Therefore，aprecisepositioningtechnologyhadimportantsignificancefortheapplicationofwirelesssensornetworks·Thispaperfirstintroducedsomeexistingtypicalpositioningalgorithminwirelesssensornetworks，andtheiradvantagesanddisadvantagesweresimplyanalyzed．TheexistingWSNlocalizationalgorithmmainlywasdividedintorange．basedlocalizationandrange—freelocalization，basedonwhethertomeasuIletheactualdistancebetweennodesintheprocessoflocating．Atpresent，therangingmethodmainlyincludedTOA(TimeofArrival)、TDOA(TimeDifferenceofArrive)、AOA(AngleofArrival)、RSSI(ReceivedSignalStrengthIndicator)etc．Amongthem，RSSIconvenedthesignaltransmissionlossesinIII 太原理工大學碩士研究生學位論文theairasthedistanceusingtheoreticalorempiricalmodel，SOtheRSSIrangingdidnotneedtoaddanyadditionalhardware，savingcost，simple，thusitwaswidelyused，andbecamethehotspotofcurrentresearch．Thispapercardedouttheresearchfromtwoaspectswhichwererangingandlocalization，aimingatthedefectsexistinginweightedcentroidlocalizationalgorithmbasedontheRSSIranging，andcombiningthecharacteristicsofwirelesssensornetworks．Firstofall，intherangingstage，weightedcentroidlocalizationalgorithmbasedontheRSSIrangingdidnotmakefulluseoftheinformationbetweenbeaconnodestocorrectthedistancebetweenbeaconnodeandunknownnode，SORSSIrangingvaluehadagreaterror．Secondly,Inthestageofweightselection，thealgorithmdidnotreflecttheinfluenceofdifferentbeaconnodesonunknownnode．Aimingatthesedefects，aweightedcentroidlocalizationalgorithmbasedonRSSIcorrectionwasproposed．Inrangingstage，thenewalgorithmcorrectedRSSIrangingvalue，bytakingthedistanceandthesignalstrengthinformationbetweenbeaconnodesintoaccountatthesametime，Itmadefulluseoftheknowninformationinthenetworkenvironment；Inthestageofweightselection，thenewalgorithmfullyconsideredtheinfluenceofthebeaconnodeonunknownnodebyusinganewmethod，thesimulationresultsshowedthattheimprovedalgorithmhassignificantlyimprovedthepositioningaccuracy．However,somedeficiencieswerefoundinthenewalgorithminlaterstudies，SOamodifiedalgorithmbasedOilRSSIcorrectionwasproposed．TheIV simuIationresultsshowedthatthemodifiedalgorithmhaseffectivelyimprovedthepositioningaccuracyandreducedthepositioningerrors．KEYWORDS：Wirelesssensornetwork，localizationalgorithm，RSSIcorrection，RSSIrangingvalue，weightedcentroid．V 太原理工大學碩士研究生學位論文VI 太原理工大學碩士研究生學位論文摘要目錄ABSTRACI．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．，，．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．II目錄．．．．．，．．．．，．．．．．．．．．．．．?．．???．．?．．．???．．．?．．．．．，．．?Vll第1章緒論．．．．．．?．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．?．．?．??????．?，．11．1引言???????????????????????????????????????????????一11．2課題研究的背景和意義????????????????????????????11．3本文的主要內容及組織結構??????????????????????????2第二章無線傳感器網絡概述．．．．．．．．．?．．．?．．．??．．??．．．?．．．．．．．．?．．52．1無線傳感器網絡的起源、發(fā)展和現(xiàn)狀??????????????????????52．2無線傳感器網絡的結構和特點?????????????????????????62．2．1無線傳感器網絡的體系結構????????????????????????62．2．2無線傳感器網絡的特點??????????????????????????92．3無線傳感網絡的應用領域??????????????????????????．112．4無線傳感器網絡的關鍵技術?????????????????????????．122。5無線傳感器網絡面臨的挑戰(zhàn)?????????????????????????．152．6本章小結?????????????????????????????????．16第三章無線傳感器網絡節(jié)點定位技術．．．．．．．?．．．．．．．．．．．．．．?．．．．．．．．．．．．．．．．．．173．1基本概念及術語??????????????????????????????．173．1．1基本概念???????????????????????????????一173．1．2基本術語???????????????????????????????一183．2定位算法分類???????????????????????????????．．183．3計算節(jié)點位置的基本方法??????????????????????????．203．4典型的定位算法??????????????????????????????一223．4．1基于距離的定位算法??????????????????????????～223．4．2距離無關的定位算法??????????????????????????一253．5無線傳感器網絡定位算法的評價指標?????????????????????．283．6本章小結??????????????????????????????????29VII 太原理工大學碩士研究生學位論文第四章基于RSSI校正的加權質心定位算法，．．．．．．．．．．?．??．?．??．．．．?．．314，l無線信號傳播損耗模型???????????????????????????。314．1．1自由空間傳播模型(FreeSpacePropagationModel)???????????????314．1．2雙線地面反射模型(GroundReflection(Two—Ray)Model)???????????．324．1．3對數(shù)距離路徑損耗模型(Log—DistancePathLossModel)???????????．．324．1．4對數(shù)正態(tài)陰影模型(Log—NormalShadowingModel)?????????????．334．2基于RSSI測距的加權質心定位算法??????????????????????334．3基于RSSI校正的改進算法??????????????????????????344．3．1基于固定信標節(jié)點間距離的校正模型????????????????????344．3．2權值的修正??????????????????????????????．354．4算法步驟?????????????????????????????????-364．5仿真與分析????????????????????????????????．364．6結i侖???????????????????????????????????????????????39第五章基于RSSI校正的加權修正算法????．．．．?．．．?．．．．．．?．．．．．，．．?415．1修正算法的改進原理????????????????????????????．415．2測距階段的數(shù)學模型????????????????????????????．415．3算法步驟?????????????????????????????????．425．4仿真實驗與分析??????????????????????????????．435．5結論???????????????????????????????????????????????4S第六章總結與展望．．．．?????．．．．?．．．，．．．?．．．．．．．．．．．．．．???．．476．1論文總結?????????????????????????????????．476．2下一步工作????????????????????????????????．48參考文獻．．．．．．．．．．?．．．．．．．?．?．．．．．．．．．?．．．．．．．．．．．．．．．．?．．．．?．．．．．．49致謝．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．?，，??．??．．．，．．．．．．．．．．．．．．．．，．．．．．．．．?．．53攻讀碩士期間發(fā)表的學術論文．．?．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．???．??．?．．．．?．．55VIII 太原理工大學碩士研究生學位論文1．1引言第1章緒論無線傳感器網絡(WirelessSensorNetwork，WSN)被認為是繼互聯(lián)網之后的第三次信息產業(yè)革命浪潮。它涉及到多門學科，涵蓋了傳感器、嵌入式以及無線通信等多種技術，是目前倍受關注的熱點研究領域。無線傳感器網絡一個新興的網絡，它由海量的微型節(jié)點以自組織方式組建而成，這些高度集成化的傳感器節(jié)點能夠感知、采集各種環(huán)境信息，并通過多跳路由的方式把信息傳至用戶，從而實現(xiàn)了信息世界和自然世界的融合。作為一門新興技術，無線傳感器網絡改變了人與自然的交互方式，它延伸了人類的感覺器官，通過它人類可以更方便地感知物理世界，從而更好地改造物理世界、促進社會的發(fā)展。無線傳感器網絡具備魯棒性好、容錯能力強、覆蓋區(qū)域廣、監(jiān)測精度高等優(yōu)點，在工農業(yè)控制、軍事國防、環(huán)境監(jiān)測11圳、智能家居15】、醫(yī)療保健畔1、工商xlk[9-10]交通運輸fJll、反恐抗災112-131等許多重要領域而具有十分廣闊的應用前景。2003年，美國《技術評論》雜志論述未來新興十大技術時，無線傳感器網絡被列為第一項未來新興技術114】。同年，美國《商業(yè)周刊》未來技術專版，論述四大新技術時，無線傳感器網絡也列人其中【15】。美國《今日防務》雜志更認為無線傳感器網絡的應用和發(fā)展，將引起一場劃時代的軍事技術革命和未來戰(zhàn)爭的變革。2004年(IEEESpectrum)雜志發(fā)表一期專集：傳感器的國度，論述無線傳感器網絡的發(fā)展和可能的廣泛應用?？梢灶A計，無線傳感器網絡的發(fā)展和廣泛應用，將對人們的社會生活和產業(yè)變革帶來極大的影響和產生巨大的推動。1．2課題研究的背景和意義在無線傳感器網絡中，位置信息對一個傳感器節(jié)點所采集的數(shù)據(jù)來說至關重要，對于大多數(shù)應用而言，必須明確傳感器節(jié)點的位置才能夠詳細說明“在什么位置或區(qū)域發(fā)生了特定事件”，沒有位置信息的監(jiān)測消息是毫無意義的【16j。位置信息不但可以提供監(jiān)測事件的位置，還可以實現(xiàn)對監(jiān)測目標的動態(tài)跟蹤，預測目標的前進軌跡、提高路由效 太原理工大學碩士研究生學位論文率等【17】。因此，為了能夠更好地發(fā)揮傳感器節(jié)點的監(jiān)測作用，就需要獲取傳感器節(jié)點的位置信息。定位技術作為無線傳感器網絡的關鍵技術之一，具有非常重要的地位和研究價值。它分為兩大類：一類是無線傳感器網絡對自身節(jié)點的定位，另一類是對外部目標的定位，其中，前者是后者的基礎，本文主要研究無線傳感器網絡的節(jié)點自定位技術。無線傳感網絡中基于RSSI的質心定位算法是一種基于測距的定位算法。該算法的基本原理如下：己知發(fā)射節(jié)點的發(fā)射信號強度，接收節(jié)點根據(jù)收到信號的強度，計算處信號的傳播損耗，利用理論或經驗模型將傳輸損耗轉換為距離，再利用已有的算法計算出節(jié)點的位置。因為無線傳感器節(jié)點本身就具有通信和測量功率的功能，因此無需增加額外的硬件設備，節(jié)約成本、簡單易行，是一種廉價、低功率的測距技術，因此得到了廣泛的應用。但是無線傳感器節(jié)點周圍的環(huán)境往往比較復雜，RSSI值容易受到反射、非視距、天線增益、多徑傳播等環(huán)境因素的影響，這樣就會使得定位產生較大的誤差。后來有學者針對這一缺點提出了基于RSSl測距的加權質心定位算法，該算法在權值選取階段利用距離和的倒數(shù)作為權值118】，定位精度有所提高，但是它仍然存在一些缺陷，例如：在測距階段，該算法沒有充分利用環(huán)境中的已知信息來校正距離，從而使RSSI測距值存在很大的誤差；在權值選取階段，該算法也沒有體現(xiàn)出不同的信標節(jié)點對未知節(jié)點的影響力，本文針對這些缺陷進行了改進，提出了一種基于RSSl校正的加權質心定位算法，并通過仿真實驗對兩種算法的性能進行比較，結果表明改進后的算法定位精度得到了明顯提高。但是它還存在一些不足之處，比如在測距階段該算法只是簡單的對距離值求算術平均，并沒有考慮到不同的信標節(jié)點對未知節(jié)點的影響力不同，于是本文又對上述算法進行了修正，并進行了仿真對比實驗，實驗結果表明，修正后的算法有效提高了定位精度，降低了定位誤差。1．3本文的主要內容及組織結構本文各章節(jié)內容安排如下：第一章簡要介紹課題的研究背景以及論文的整體構架。第二章對無線傳感網絡進行概述。分別介紹了無線傳感器網絡的起源、發(fā)展和現(xiàn)狀，以及它體系結構、特點及應用，最后探討了無線傳感器網絡中的關鍵技術和所面臨挑戰(zhàn)。第三章對無線傳感網絡中的定位技術進行了綜述，分別介紹了實現(xiàn)定位過程的基本2 太原理工大學碩士研究生學位論文步驟、定位算法的現(xiàn)狀和分類，并對定位算法的分類方法以及評價指標進行了說明，最后介紹了幾種典型的定位算法。第四章先是介紹了四種無線信號傳播損耗模型，并分別闡述了他們各自的優(yōu)缺點以及應用范圍，緊接著介紹了基于RSSI測距的加權質心定位算法，并指出了該算法存在的一些缺陷，針對這些缺陷，本章對其進行了改進，提出了一種基于RSSI校正的加權質心定位算法，并按照算法的流程對兩種算法進行了仿真對比，最后，對仿真結果進行了分析總結。第五章針對第四章提出的算法在測距階段存在的不足之處進行了修正，提出了一種修正的算法，并對兩種算法進行了仿真對比實驗。第六章總結了本文的研究工作，指出了目前的研究工作中所存在的問題，并對無線傳感網絡定位技術未來的研究方向以及廣闊的應用前景做出了展望。3 太原理工大學碩士研究生學位論文4 太原理工大學碩士研究生學位論文第二章無線傳感器網絡概述2．1無線傳感器網絡的起源、發(fā)展和現(xiàn)狀二十世紀七十年代起源了無線傳感器網絡技術的基本思想。1978年，在卡耐基梅隆大學成立了由美國國防部高級研究計劃署(DARPA)組織建立的分布式傳感器網絡工作組并展開對其的研究，這被人稱為無線傳感器網絡的雛形119】。在之后的八九十年代，對無線傳感器網絡的研究主要集中在軍事領域，從九十年代中期開始，對該網絡的研究擴展到美國和歐洲等發(fā)達國家和地區(qū)。1994年，美國ROCKWELL研究中心開始進行了芯片組網并可訪問的WINS(WIRELESSINTEGRATEDNetworkSENSORS)項目。1995年，“國家智能交通系統(tǒng)項目規(guī)劃”由美國交通部提出，將傳感器技術、數(shù)據(jù)通信技術、計算機技術融合并用于管理地面交通。2001年，“靈巧傳感器網絡通信”計劃由美國陸軍提出，之后不久，又提出了“無人值守地面?zhèn)鞲衅魅骸表椖浚?002年5月，美國Sandia實驗室與美國能源部合作研究出傳感器網絡系統(tǒng)；2005年美國多家研究中心、各個高校都加大了對下一代安全可靠、可編程的傳感網絡技術和系統(tǒng)的研究；這些努力都大大加快了無線網絡技術的研究應用。此外，日本、英國、德國、加拿大等國家也都加入并開展了對無線傳感網絡的研究。2004年，日本成立“泛在傳感器網絡”研究會。歐盟發(fā)布了多處涉及對無線傳感網絡研究的第六個框架計劃。世界著名的公司如Chipcon、Philips、Ericsson、Siemens、NEC、TI等公司也都加入了對無線網絡技術的研究。在我國對無線傳感網絡方面的研究啟始于1999年中國科學院的一個報告《知識創(chuàng)新工程點領域方向研究》。2001年成立微系統(tǒng)研究與發(fā)展中心專門進行無線傳感網絡的研究。之后，眾多與此技術相關的課題都被列入國家自然科學基金項目。2006年的國家科技發(fā)展規(guī)劃綱要中將智能感知技術與自組織網絡技術同時列入信息技術的重要方向。我國的中科院上海微系統(tǒng)所、中科院軟件所、中科院電子所、中科院自動化所、清華大學以及太原理工大學等院?？蒲袉挝灰捕挤e極展開了對無線傳感器網絡技術的研究工作1201。5 太原理工大學碩士研究生學位論文2．2無線傳感器網絡的結構和特點2．2．1無線傳感器網絡的體系結構無線傳感器網絡包括管理節(jié)點、匯聚節(jié)點和傳感器節(jié)點。傳感器節(jié)點一般都是通過飛機等工具隨機散播在目標區(qū)域，自組織構成網絡，它們探測到數(shù)據(jù)信息之后，先進行預處理，然后再通過多跳中繼的方式傳至匯聚節(jié)點，最后通過衛(wèi)星或者Intemet傳至管理節(jié)點。用戶可以利用管理節(jié)點來操作整個網絡121】。無線傳感器網絡的典型結構如圖2—1所示；‘名一X0。-ZZLj≯"．-d／／i歪廠’≤”一～2荻一。一y量i7：≥i■∥一＼：t肆氏／．．。、＼＼．r∥，／、基站≠k，、～．：礦／／。?！?、一、-，7＼，一‘甄聯(lián)網藏翌掇：、＼、，廠／一?～1t～?一．訪詞終端，、、，、。，、}、＼。?‘i，。、／。?正弋．爻?。L。圖2—1無線傳感器網絡體系結構Fi配-1ArchitectureofWirelessSensorNetworks傳感器節(jié)點體系結構如圖2-2所示，分為能量供應(即電源)模塊、無線通信模塊、處理器模塊和傳感器模塊四部分【2l】。其中，負責感知采集物理信息，并通過模數(shù)轉換將物理信號變?yōu)閿?shù)字信號的模塊為傳感器模塊，它由傳感器和模數(shù)轉換器組成；負責控制、協(xié)調、存儲和處理數(shù)據(jù)的模塊為處理器模塊，它由處理器和存儲器組成；負責無線通信、數(shù)據(jù)收發(fā)、交換控制信息的模塊為無線通信模塊；為節(jié)點提能量的模塊為電源模塊。此外還可對傳感器節(jié)點進行升級，根據(jù)實際需要增加其他功能模塊。節(jié)點分布應當適當密集，保證通訊順暢。6 太原理工大學碩士研究生學位論文傳感器模塊處理器模塊無線通信模塊l匿剛慝剖r仁竺H!)怔困i能量供應模塊圖2—2傳感囂節(jié)點體系結構Fi92-2Architectureofsensornode傳感器節(jié)點因為成本的限制，各種能力都非常有限，為了確保匯聚節(jié)點能夠收到傳感器節(jié)點采集到的信息，傳感器節(jié)點必須密集分布。無線傳感器網絡賦予傳感器節(jié)點雙重功能，他們分別是采集信息和路由轉發(fā)，也就是說每個傳感器節(jié)點不僅要采集自己感知到的數(shù)據(jù)信息，還要轉發(fā)其他節(jié)點采集到的數(shù)據(jù)，在整個監(jiān)測活動中，各個傳感器節(jié)點要相互協(xié)作，共同完成任務。匯聚節(jié)點的體系結構如圖2—3所示【221，分為通信模塊，射頻收發(fā)模塊、存儲單元和中央處理單元四部分。其中，中央處理單元的主要功能是處理傳感器節(jié)點采集的數(shù)據(jù)，同時完成一些控制功能；射頻收發(fā)模塊的功能與傳感器節(jié)點類似，用于接收其他傳感器節(jié)點發(fā)送過來的數(shù)據(jù)，以及發(fā)送對傳感器節(jié)點的控制配置信息：為了能夠給用戶傳輸采集到的數(shù)據(jù)信息，匯聚節(jié)點還必須配有通信模塊，例如GPRS(GeneralPaeketRadioService，通用無線分組業(yè)務)等，這樣用戶就可以通過手機終端或者個人電腦來監(jiān)測傳感器采集到的數(shù)據(jù)信息。傳感器節(jié)點采集或者轉發(fā)的數(shù)據(jù)信息通過射頻收發(fā)模塊輸送到中央處理單元，中央處理單元先把這些數(shù)據(jù)信息存儲到存儲單元，然后再進行處理，最后再通過負責無線通信的通信模塊如GPRS模塊傳送給用戶，用戶通過終端設備就可以觀察到采集到的數(shù)據(jù)。反過來，用戶下達的命令(比如控制配置信息)經過無線通信模塊傳輸給中央處理單元，經過中央處理單元處理之后再通過射頻收發(fā)模塊下發(fā)給網絡中的傳感器節(jié)點。匯聚節(jié)點的存儲、通信和處理能力都要比傳感器節(jié)點強大很多，它通過協(xié)議轉換連接傳感器網絡與外部網絡，實現(xiàn)傳感器網絡與管理節(jié)點之間的通信。7 太原理工大學碩士研究生學位論文圖2—3匯聚節(jié)點體系結構Fi92-3Architectureofsinknode圖2—4WSN網絡協(xié)議棧-Fi92—4WSNnetworkprotocolstack無線傳感器網絡的協(xié)議棧如圖2—4所示，它包括物理層、數(shù)據(jù)鏈路層、網絡層、傳輸層和應用劇20l。此外，還包括移動管理平臺、任務管理平臺和能量管理平臺。傳感器節(jié)點在這些管理平臺的控制與調配下能夠協(xié)同工作，共享資源、轉發(fā)數(shù)據(jù)并能夠執(zhí)行多任務‘231。各層協(xié)議功能如下：(1)物理層的功能主要是收發(fā)數(shù)據(jù)并調制信號。(2)數(shù)據(jù)鏈路層主要負責差錯控制、媒體訪問控制、幀監(jiān)測和數(shù)據(jù)成幀、。(3)通常情況下，大部分傳感器節(jié)點采集的數(shù)據(jù)都需要通過中間節(jié)點的轉發(fā)才能傳至匯聚節(jié)點，因此網絡層的主要功能是生成并選擇路由。(4)傳輸層的主要功能是傳輸并控制數(shù)據(jù)，保證傳輸質量。8 太原理工大學碩士研究生學位論文(5)應用層結構上主要包括一些基于監(jiān)測任務的軟件，它主要解決一些應用上存在的共性問題。各管理平臺作用如下：(1)能量管理平臺考慮怎樣使用并分配能源才能使能源的利用率達到最大化。(2)移動管理平臺的主要功能是維護各個傳感器節(jié)點到匯聚節(jié)點的路由信息。(3)任務管理平臺的主要作用是調度和平衡用戶下發(fā)的監(jiān)測任務。2．2．2無線傳感器網絡的特點目前一些常見的無線網絡有藍牙、紅外、無線局域網、蜂窩移動電話網、Adhoc網絡等，在這些網絡中，無線傳感器網絡與Adhoc網絡最為相似，因為它們都不需要固定基礎設施，都是通過自適應組網、多級跳變傳輸，且都能適應拓撲結構的變化，但同時無線傳感器網絡又具有自己的一些特點：1．傳感器節(jié)點體積小、成本低隨著科學技術的發(fā)展，傳感器節(jié)點中各個模塊的集成度變得很高，因而具有體積小的優(yōu)點，這也符合大規(guī)模應用的要求。另一方面，無線傳感器網絡中傳感器節(jié)點數(shù)目眾多，為了降低網絡成本就必須要求傳感器節(jié)點造價低廉。2．大規(guī)模網絡實際應用中，監(jiān)測區(qū)域通常需要部署大量的傳感器節(jié)點，這樣做的目的是為了獲取更加精確的數(shù)據(jù)信息，大規(guī)模網絡主要包括兩層含義：一層是指監(jiān)測區(qū)域有限，但節(jié)點卻分布得非常密集。另一層是指傳感器節(jié)點分布的地理區(qū)域非常廣闊，例如我們通常會在原始大森林大量播撒數(shù)以萬計的傳感器節(jié)點，起到森林防火和環(huán)境監(jiān)測的作用。傳感器網絡的這種大規(guī)模性具備很多優(yōu)點，比如：覆蓋面廣，盲區(qū)較少，這是因為傳感器節(jié)點數(shù)目龐大；監(jiān)測精度高，這是因為傳感器節(jié)點普遍采用分布式處理；獲取的信息信噪比高，這是因為可以從不同的視角獲得信息；系統(tǒng)具有很強的容錯性能，這是因為網絡中存在大量的冗余節(jié)點。3．節(jié)點能量有限，能力有限無線傳感器網絡一般都會部署在環(huán)境非常危險的地方，而且傳感器節(jié)點一般都是由紐扣電池供電，電源容量非常小，所以一旦電池能量耗盡，就無法為傳感器節(jié)點更換電池或者補充能量，這也就意味著傳感器節(jié)點從此廢棄或者失效，因此節(jié)能對于無線傳感9 太原理工大學碩士研究生學位論文器網絡來說極其重要。傳感器節(jié)點包括無線通信模塊和處理器模塊，處理器模塊又包括存儲器和處理器，這些部件的通信能力有限，計算能力非常弱、存儲空間也很小，因為它們受到成本、體積、功率和能量等方面的限制。4．以數(shù)據(jù)為中心無線傳感器網絡是一個以數(shù)據(jù)為中心的網絡，我們通常只對傳感器節(jié)點所采集的數(shù)據(jù)感興趣。因此我們在設計無線傳感器網絡的時候必須以數(shù)據(jù)信息的感知、處理和管理為中心，把網絡技術和數(shù)據(jù)庫技術緊密結合在一起，從而使無線傳感器網絡成為一個以數(shù)據(jù)為中心的網絡系統(tǒng)。5．自組織網絡傳感器節(jié)點一般都是通過飛機等工具播撒的，因此它們的位置是隨機分布的，這就要求傳感器節(jié)點之間能夠相互協(xié)作，以自組織的方式組成網絡‘241。6．動態(tài)性強在無線傳感器網絡的應用中，不斷地有舊節(jié)點失效或者新節(jié)點加入，從而使傳感器網絡的拓撲結構發(fā)生動態(tài)的變化，這就要求無線傳感器網絡必須具備自適應性，能夠適應這種動態(tài)變化【241。7．可靠性高無線傳感器網絡中的傳感器節(jié)點一般都會通過飛機被隨機布撒在環(huán)境惡劣或者危險的區(qū)域，想通過人工來維護是不切實際的，因此傳感器節(jié)點必須具備高強壯性和容錯性。8．多跳路由傳感器節(jié)點的通信能力很弱，只能和附近的節(jié)點通信。倘若想要和更遠距離的節(jié)點通信，則必須經過中間節(jié)點的轉發(fā)，也即我們通常所謂的路由，這樣每個節(jié)點既可以發(fā)送自己采集的信息，也可以轉發(fā)別的節(jié)點采集的信劇241。9．各異性物理世界的物理量千差萬別、種類繁多，不同的應用所關注的信息不同，因此對無線傳感器網絡設計的要求也千差萬別，其網絡協(xié)議、硬件平臺和軟件系統(tǒng)一定會存在相當大的差異。雖然不同的應用都會有一些相似之處，但是在開發(fā)過程中我們更關注無線傳感器網絡的差異。高效的目標系統(tǒng)都是貼近應用的，因此為每一個具體的應用量身定10 太原理工大學碩士研究生學位論文做一套目標系統(tǒng)是無線傳感器網絡的一個鮮明特點。2．3無線傳感網絡的應用領域無線傳感器網絡的應用前景非常廣闊，可以廣泛應用在軍事、災難救援、空間探索等領域。它的應用對人類生活的方方面面都產生了重大影響，這主要體現(xiàn)在以下的這幾個方面口51。(1)軍事領域由于無線傳感器網絡自組織能力強，可以快速部署，并且具有很強的隱蔽性、容錯性等優(yōu)點，使得它非常適合應用于軍事領域。在惡劣的戰(zhàn)場環(huán)境中，我們可以通過炮彈或者飛機直接將大量傳感器節(jié)點投放到敵方陣地，這些節(jié)點之間可以通過自組織的方式形成網絡，這樣我們就可以利用無線傳感器網絡對戰(zhàn)場情況進行實時監(jiān)控，及時獲取有利于我方作戰(zhàn)的重要信息【251。(2)災難救援’j有些地方在遭遇重大自然災害之后，本地區(qū)的通信網絡或者計算機網絡可能會癱瘓，給我們的抗災救援工作帶來很大的困難，在這種關鍵時刻，無線傳感器網絡就起到了重要作用，因為它不需要借助任何固定的網絡設施，并且能夠迅速的以自組織的方式形成通信網絡，這樣借助無線傳感器網絡我們就可以及時有效的對受災地區(qū)實施救援工作【2l】。(3)環(huán)境監(jiān)測和預報系統(tǒng)無線傳感器網絡也可被用于生態(tài)環(huán)境監(jiān)測，例如：對空氣、河流、森林等進行監(jiān)測。還可用于研究鳥類和昆蟲類的種群復雜度等。在預報系統(tǒng)方面，無線傳感器網絡可用于監(jiān)測森林火災、河水水位、降雨量、土壤水分以及煤礦井下的瓦斯?jié)舛鹊?，并在最短的時間內將監(jiān)測信息發(fā)送給有關部門，做好預防工作，防止森林火災、山洪、泥石流、瓦斯爆炸等災難的發(fā)生。(4)醫(yī)療護理無線傳感器網絡還可以被應用在醫(yī)療衛(wèi)生領域。例如：我們可以在高血壓或者心臟病患者的身上安裝一些測量血壓或心率的傳感器節(jié)點，這樣醫(yī)生或者病人家屬就可以通過無線傳感網絡收集到的信息隨時了解病人的狀況，當病人遇到突發(fā)情況，就可以在第一時間展開搶救。 太原理工大學碩士研究生學位論文(5)空間探索探索銀河系之外的各種行星，尋找適合我們人類生存的類地球一直以來都是我們人類夢寐以求的理想。隨著科技的發(fā)展，我們離這個夢想越來越近了。今天科學家們可以借助航天器把傳感器節(jié)點播撒在外星球表面，這些傳感器節(jié)點通過自組織的方式形成網絡，并且可以和地面進行通信，這樣我們就可以通過傳感器節(jié)點返回的數(shù)據(jù)信息對外星球表面進行長期監(jiān)測，這也是到目前為止我們人類研究出的最可行的探測方案。美國宇航局的JPL實驗室研制出的無線感應網(Sensorwebs)經在佛羅里達宇航中心周圍的環(huán)境監(jiān)測項目中進行了測試和完善，該項目就是為未來探測火星做技術準備【26】。(6)智能家居無線傳感器網絡也可以應用到我們的家庭里面，例如我們可以在家具或者家電里面嵌入傳感器節(jié)點，他們相互之間通過自組織的方式形成無線傳感網絡之后，再連接到Intemet上，這樣就形成了一個智能家居系統(tǒng)，我們可以通過移動終端遠程遙控家電。例如：在炎熱的夏天，我們可以在下班回家之前提前半個鐘頭打開家里的空調，也可以通過遠程遙控電話機查收電話留言，通過遙控電視機提前選擇好電視節(jié)目，還可以通過遙控微波爐、電飯鍋等廚房設備完成熱菜、煮飯等功能?？梢?，無線傳感網絡讓我們的生活方便、舒適了。(7)其他應用在一些環(huán)境惡劣或者人類無法到達的自然區(qū)域，對設備的監(jiān)控和維護一直都是個難題，比如：石油管道的維護，單靠人工排查幾乎無法完成，但無線傳感器網絡的出現(xiàn)恰恰解決了這一難題，我們可以通過無線傳感器網絡來實時監(jiān)控設備的安全狀況；同時，無線傳感器網絡也可以應用在交通安全領域，例如可以通過它來監(jiān)控車輛，包括智能交通控制和車輛跟蹤與控制；另外，在物流管理、公共安全等領域無線傳感器網絡也很受推崇。2．4無線傳感器網絡的關鍵技術無線傳感器網絡是一門多學科交叉的新型網絡，其中涉及到很多關鍵技術，下面我們逐一進行介紹。(1)節(jié)點定位技術在無線傳感器網絡中，當傳感器節(jié)點監(jiān)測到某個事件發(fā)生時，我們最關心的是該事12 太原理工大學碩士研究生學位論文件發(fā)生在什么位置，因為只有準確監(jiān)測到事件發(fā)生的位置，用戶才能進一步做出正確決策，并采取相應的措施。但是傳感器節(jié)點要想準確無誤的監(jiān)測出某個事件發(fā)生的位置，就必須首先確定出自己的準確位置，因此，節(jié)點自定位技術對于無線傳感器網絡的檢測活動來說非常關鍵。(2)無線通信技術無線傳感器網絡中的傳感器節(jié)點由于功率的限制，通信范圍很有限，其通信半徑一般只有幾十米到幾百米，只能和自己鄰居節(jié)點直接通信，因此無線傳感器網絡是一種低功耗短距離通信的網絡。如何在有限的通信能力下高質量的傳輸并處理數(shù)據(jù)信息是擺在廣大科研工作者面前的一道難題。IEEE802．15工作組制定的IEEE802．15．4標準是一項針對低速率個人局域網的通信標準，這種低速率無線個人局域網的特點是功率有限、成本低廉、吞吐量靈活、網路結構簡單，該標準定義了物理層(PHY)和介質訪問層(MAC)，它把低成本、低速率和低功耗作為設計目標，傳輸速率的下限可以低至9．6kbiVs，不支持傳輸語音。這些都非常符合無線傳感器網絡的特征，因此，現(xiàn)在國際上的很多權威機構在研究無線傳感器網絡時，都把它作為無線通信平臺。(3)系統(tǒng)功耗無線網絡技術的應用范圍大多是環(huán)境情況非常復雜的區(qū)域，傳感器節(jié)點的能量供應部分電源一般選用的是微型電池，電量存儲并非很大，一旦能量耗盡，想通過人工來替換電池幾乎是不可能的，這就使得節(jié)能問題變得異常重要。為了節(jié)約能量、使傳感器節(jié)點的工作時間盡可能的增加，必須解決的首要問題便是低功耗。根據(jù)協(xié)議，系統(tǒng)有大量能量消耗在MAC層中，設計時應采用睡眠和偵聽交替進行。同時，不僅要降低單個傳感器節(jié)點的功耗，而且要解決整個網絡的低功耗。(4)網絡安全協(xié)議由于傳感器節(jié)點的存儲空間有限、計算能力非常弱，因此很多復雜、有效且成熟的網絡安全協(xié)議和算法都不能直接拿來使用，這就需要我們根據(jù)無線傳感器網絡的特點開發(fā)出專用于無線傳感器網絡的安全協(xié)議。作為任務型網絡的無線傳感器網絡不僅要傳輸數(shù)據(jù)，而且還要對數(shù)據(jù)進行采集和融合，此外還要對各項任務進行協(xié)調控制。由于無線傳感器網絡節(jié)點數(shù)目龐大，分布區(qū)域廣闊，缺乏人工的監(jiān)控和維護，信息在傳輸過程中很可能會遭到竊聽、篡改、惡意代碼等安全威脅，特別是在一些重要的應用場合，例如：戰(zhàn)場監(jiān)測等軍事領域，網絡的安全問題就顯得異常重要。因此如何保證傳輸過程的的安13 太原理工大學碩士研究生學位論文全性和機密性，就成為無線傳感器網絡今后的重點研究方向之一。(5)數(shù)據(jù)融合技術數(shù)據(jù)融合技術是無線傳感器網絡中的一項關鍵技術，通過這項技術我們可以實現(xiàn)節(jié)能。它主要是通過剔除網絡中冗余的數(shù)據(jù)信息來減少網絡的通信量，從而有效地利用能源。在無線傳感器網絡中，傳感器節(jié)點分布密集，互相之問協(xié)作感知，因此鄰居節(jié)點所采集到的數(shù)據(jù)信息在一定程度上很相似，這樣節(jié)點采集到的數(shù)據(jù)就有很大冗余，如果把這些數(shù)據(jù)都傳給用戶，就會產生非常大的通信開銷，消耗過多的能量，而且這些原始數(shù)據(jù)中有很多都是用戶不需要或者不關心的，這樣就造成了很多不必要的浪費，因此我們可以先利用節(jié)點的儲存能力和計算能力對采集的數(shù)據(jù)進行處理，去除冗余信息，只保留對用戶有用的信息，另外，為了防止部分節(jié)點因為失效而丟失信息，需要對多份數(shù)據(jù)信息進行提煉綜合，這種處理方式就是數(shù)據(jù)融合。通過數(shù)據(jù)融合能夠節(jié)省整個傳感器網絡的能量，提高信息的準確度，同時也能提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)男?。通過數(shù)據(jù)融合技術可以減少整個不必要的通信開銷，節(jié)省整個傳感器網絡的能量，提高了信息的準確度，同時也提高了收集數(shù)據(jù)的效率，從而延長了整個網絡的生存周期。但是數(shù)據(jù)融合技術也面臨著一系列的挑戰(zhàn)，例如：多數(shù)據(jù)流的同步、網絡時間的延遲、網絡帶寬的限制、網絡的動態(tài)特性和無線通信的不可靠性等。(6)網絡拓撲控制網絡拓撲控制是無線傳感器網絡的核心技術之一。在保證網絡的連通度和覆蓋度的情況下，如何去除傳感器節(jié)點之間多余的通信鏈路讓網絡拓撲結構更合理、更高效，一直以來都是擺在科研工作者面前的一道難題。拓撲控制包括兩方面的內容，分別是：層次型拓撲結構的形成和傳感器節(jié)點的功率控制。為了最大限度地降低網絡的功耗，層次型拓撲控制采用分簇結構。而傳感器節(jié)點的功率控制則是通過調節(jié)無線傳感器網絡中每個節(jié)點的發(fā)射功率，均衡處于節(jié)點單跳范圍之內的鄰居節(jié)點的數(shù)量。一個好的網絡拓撲結構，能提高網絡中MAC協(xié)議和路由協(xié)議的效率，為時間同步、節(jié)點定位和數(shù)據(jù)融合等技術打好基礎，能夠節(jié)省傳感器節(jié)點的能量，從而延長網絡的壽命。(7)傳感器節(jié)點的設計傳感器節(jié)點設計的一個重點就是面向無線傳感器網絡的嵌入式操作系統(tǒng)開發(fā)。傳感器節(jié)點高度的模塊化和密集的并發(fā)性對操作系統(tǒng)的設計者來說是一個嚴峻的挑戰(zhàn)。14 太原理工大學碩士研究生學位論文(8)時間同步時間同步技術也是無線傳感器網絡的一項關鍵技術，它在節(jié)點的休眠、多跳傳輸?shù)确矫姹Ｕ狭藷o線傳感器網絡的協(xié)同工作。無線傳感器網絡中的每個傳感器節(jié)點都有自己的本地時鐘，但是由于電磁波干擾、溫度變化等因素的影響，不同節(jié)點的晶體振蕩器頻率之間存在偏差，這時我們會想到利用傳統(tǒng)網絡的時問協(xié)議，但是受到體積、價格和能量等因素的約束，傳統(tǒng)網絡的時間協(xié)議并不能適用于無線傳感器網絡，因此就需要我們設計出一種新的時間同步機制來滿足傳感器網絡的需求。2002年8月，無線傳感器網絡中的時間同步機制首次被正式提出，從此引起了廣大學者的廣泛關注。在上述諸多關鍵技術當中，節(jié)點定位技術是重中之重，它是其他一些關鍵技術的基礎，比如：目標跟蹤、數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)管理、網絡安全等都需要用到定位技術。本文將在后續(xù)章節(jié)詳細對其進行闡述。2．5無線傳感器網絡面臨的挑戰(zhàn)無線傳感器網絡給人類生活帶來了巨大改變，它推動了科技的進步和社會的發(fā)展，但同時也面臨著一系列的挑戰(zhàn)，下面我們對這些挑戰(zhàn)逐一進行介紹。(1)低能耗傳感器節(jié)點通常都是由微型電池供電，而此類電池的容量非常有限，一旦電池能量耗盡節(jié)點就作廢了，因為無線傳感器網絡一般都被部署在環(huán)境惡劣或者危險的地區(qū)，因此無法通過人工去給節(jié)點更換電池，而且傳感器節(jié)點分布密集，數(shù)目龐大，通過人工更換電池也是很不現(xiàn)實的，這就要求我們在設計各種算法和協(xié)議的時候，必須把節(jié)能問題放在首要位置，使每個節(jié)點的能耗降到最低，最大程度的延長整個網絡的生存周期。(2)實時性無線傳感器網絡面臨的另一個重要挑戰(zhàn)就是實時性問題。現(xiàn)在很多應用都提出了這方面的要求。當無線傳感器網絡中發(fā)生某一事件時，傳感器節(jié)點必須在第一時間做出反應，準確得定位出該事件發(fā)生的位置，然后在最短的時間把位置信息發(fā)送給用戶，這樣用戶才能在第一時間做出決策并采取相應的措施，這就要求我們在設計各種算法和協(xié)議的同時，盡量做到簡單高效，因為只有這樣才能提高無線傳感器網絡的實時性。(3)低成本無線傳感器網絡分布區(qū)域廣闊、節(jié)點數(shù)目龐大，節(jié)點的成本也會影響整個網絡的成15 太原理工大學碩士研究生學位論文本，因此，我們在設計節(jié)點的硬件結構和軟件算法時，要盡量做到簡單高效，使傳感器節(jié)點微型化。另外，降低網絡管理和網絡維護的開銷，可以在很大程度上降低整個網絡的成本，這就要求傳感器網絡具有強大的自動配置能力和自我修復能力。(4)安全性傳感器節(jié)點的能量有限，計算和通信能力也非常弱，因此要最大程度的降低各種開銷，但是這樣一來又給無線傳感器網絡的安全帶來了嚴重的威脅，因此如何在保證傳感器網絡安全的前提下用最少的能量完成數(shù)據(jù)傳送任務是我們今后研究的一個重要課題。(5)協(xié)作性在無線傳感器網絡中，像目標跟蹤、目標識別這些技術單靠一個節(jié)點是無法完成的，這就需要多個節(jié)點之間互相協(xié)作，通過某種算法交換數(shù)據(jù)信息，然后再對數(shù)據(jù)進行過濾、講過和匯總等操作，最后以事件的形式傳送給用戶，在這個過程中，某些節(jié)點可能會因為耗能過快而失效，因為我們在設計網絡協(xié)議和通信協(xié)議的時候一定要本著簡單、高效的原則，最大程度的降低節(jié)點的能量消耗。2．6本章小結本章主要對無線傳感器網絡進行概述，先是詳細介紹了無線傳感器網絡的發(fā)展歷程及其結構和特點，接著對無線傳感網絡的應用領域和關鍵技術做了詳細闡述，最后列舉了無線傳感器網絡所面臨的一系列挑戰(zhàn)，這些都為后續(xù)章節(jié)中定位算法的研究奠定了基礎。16 太原理工大學碩士研究生學位論文第三章無線傳感器網絡節(jié)點定位技術為了執(zhí)行各種監(jiān)測任務，通常會通過飛機等把傳感器節(jié)點隨機播撒到需要監(jiān)測的區(qū)域，這些節(jié)點以自組織的方式構成無線傳感器網絡，它們無法事先知道自己的位置，因此需要對自身進行定位。傳感器節(jié)點通常都采用分布式定位，在該技術中，未知節(jié)點同少量己知節(jié)點之間存在一種相互關系，它們根據(jù)這種關系來確定自己的位置，這個過程就被稱作節(jié)點自定位【z丌。節(jié)點的位置信息對于整個無線傳感器網絡的監(jiān)測過程來說極其關鍵，因為只有清楚了事件發(fā)生的準確地點，用戶才能進一步做出正確決策，并采取相應的措施。因此，對于無線傳感器網絡來說，節(jié)點定位技術是一項非常關鍵的技術。傳感器節(jié)點的通信能力很差，并且能量很有限，因此對定位算法的要求非常高128|。通常情況下要求定位算法具備自適應性、魯棒性和能量高效等特點。3．1基本概念及術語3．1．1基本概念無線傳感器網絡節(jié)點具有體積小，數(shù)量大，分布廣的特點，如果為每個節(jié)點都裝配GPS是不現(xiàn)實的，因此定位裝置只能裝備給少數(shù)的節(jié)點，此類節(jié)點就叫做信標節(jié)點，其余的節(jié)點叫做未知節(jié)點。在圖3—1中，信標節(jié)點為M，未知節(jié)點為S。通過與信標節(jié)點進行無線通信，未知節(jié)點可獲得定位信息，并在此基礎上利用某種定位算法算出自己的位置129]。圖3-1傳感器網絡中的信標節(jié)點和未知節(jié)點Fi醪-1。B蔓aeonnodes細dthelmknoWnnodesinSensornetworks17 太原理工大學碩士研究生學位論文3．1．2基本術語和；下面我們介紹一下定位技術中常用的一些術語。信標節(jié)點——坐標己知的節(jié)點；未知節(jié)點——坐標未知的節(jié)點；鄰居節(jié)點——與某個傳感器節(jié)點相隔一跳距離的所有節(jié)點；信標節(jié)點密度——信標節(jié)點的數(shù)目與總節(jié)點數(shù)的比值：跳數(shù)——兩個傳感器節(jié)點相隔的最少跳段數(shù)；跳段距離——從一個傳感器節(jié)點到另一個傳感器節(jié)點所經過的所有跳段的距離總基礎設施——可以協(xié)助傳感器節(jié)點定位的固定設備，比如GPRS；到達時間——信號從發(fā)射節(jié)點傳送到接收節(jié)點經過的總時間；到達時間差——傳輸兩種速率不同的信號所用的到達時間的差值；接收信號強度指示——節(jié)點接收到的信號的強度值；到達角度卜傳感器節(jié)點自身的軸線和它接收到的信號之間的角度值：視線關系——兩個傳感器節(jié)點間可以直接通信，不存在任何障礙物；非視線關系——兩個傳感器節(jié)點之間因為存在障礙物而不能直接通信；通信半徑—在發(fā)射功率不變的前提下，傳感器節(jié)點所能達到的通信距離的極限值；連通——兩個傳感器節(jié)點之間能夠互相通信；連通度——一個傳感器節(jié)點周圍的鄰居節(jié)點總數(shù)；覆蓋率——已經定位成功的傳感器節(jié)點數(shù)量與所有的待定位節(jié)點數(shù)量的比值。定位誤差——節(jié)點的估算位置和的實際位置之間的偏差。3．2定位算法分類在無線傳感器網絡中，定位算法通常有以下幾種分類。1．基于距離的定位算法和距離無關的定位算法基于距離的定位算法和距離無關的定位算法是根據(jù)定位過程中是否需要測量節(jié)點之間的距離或角度來劃分的。前者根據(jù)測得的距離值求出未知節(jié)點的坐標；后者則是利用某種數(shù)學或者幾何關系估算出未知節(jié)點的位置，不需要測量實際距離或角度，而所以18 太原理工大學碩士研究生學位論文對傳感器節(jié)點的硬件要求比較低【301，但是這種算法要求網絡具有良好的連通性。以上兩種定位算法均要求有較短的時延和較高的定位精度。2．集中式定位算法和分布式定位算法它們的差別在于網絡的計算方式不同。在集中式定位算法中，有一個功能非常強大的中心節(jié)點，該節(jié)點先收集其他所有節(jié)點的定位信息，然后利用這些信息對所有節(jié)點的坐標進行集中計算，最后再通過廣播發(fā)送給網絡中的每一個節(jié)點f3l】，中心節(jié)點具有非常強大的通信、計算和存儲能力，因此該算法的定位精度很高，但是實時性和連通性很差，由于所有的節(jié)點都要通過中心節(jié)點實現(xiàn)定位，而中心節(jié)點附近的節(jié)點作為信息傳遞的橋梁，通信負擔自然會非常大，因此很容易過快地消耗完能量而導致失效，這樣就會中斷整個網絡的傳輸；而分布式定位算法是所有節(jié)點同時、獨立完成各自的定位，因此，該算法能夠實時定位，具有通信效率高的優(yōu)點。3．遞增式定位算法和并發(fā)式定位算法遞增式的定位算法通常是先對信標節(jié)點附近的節(jié)點進行定位，然后再定位距離較遠的節(jié)點。它最大的缺陷是定位過程中會積累測量誤差，定位精度低；而并發(fā)式的定位算法是對全部節(jié)點同時定位，因此它不會積累誤差，定位精度更高【321。4．基于信標節(jié)點的定位算法和非基于信標節(jié)點的定位算法這兩種算法劃分的主要依據(jù)是是否以信標節(jié)點作為參考進行定位，．基于信標節(jié)點的定位算法中，各節(jié)點都以信標節(jié)點為參考進行定位，最后產生整體絕對坐標系統(tǒng)；非基于信標節(jié)點的定位算法只關心節(jié)點間的相對位置，在該算法中，所有未知節(jié)點都參考自己的位置定義一個坐標系，并把周圍的節(jié)點都納入進來，這樣就會得到很多個相鄰的坐標系統(tǒng)，把它們轉換之后進行合并就形成了一個整體相對坐標系統(tǒng)【321。5．絕對定位算法與相對定位算法絕對定位算法與相對定位算法的主要差別在于參考物的不同。前者使用相同的參考物形成一個絕對坐標系統(tǒng)。用該算法對同一個節(jié)點多次進行定位，得到的節(jié)點位置坐標不變。后者使用不同的參考物產生一個相對坐標系統(tǒng)。絕對定位有時候可以轉化為相對定位。絕對定位受移動節(jié)點的影響很小，并且能夠給各個節(jié)點提供唯一的坐標命名，因此它的應用領域更廣[291。而相對定位則可以實現(xiàn)部分路由協(xié)議，比如某些基于地理位置的路由。6．粗粒度定位算法和細粒度定位算法19 太原理工大學碩士研究生學位論文粗粒度定位算法和細粒度定位算法的區(qū)別主要在于定位過程中所采集的信息粒度的大小。粗粒度定位算法是通過和信標節(jié)點的接近程度來度量的。細粒度定位算法則是依靠信號強弱來度量。7．三角測量、場景分析和接近度定位三角測量和接近度的定位與粒度定位原理很類似。場景分析有所區(qū)別，它是利用場景的特點來估計坐標。通常情況下，很容易獲得被監(jiān)測的場景，并對其進行對比。這種方法的優(yōu)點是能耗小、保密性強。缺點是必須提前做好場景數(shù)據(jù)庫，一旦場景改變，則需要重新建立數(shù)據(jù)庫。3．3計算節(jié)點位置的基本方法在基于距離的定位算法中，未知節(jié)點在測得到信標節(jié)點的距離或者角度之后，一般通過以下三種方法計算自己的位置。(1)三邊測量法圖3-2三邊測量法原理圖Fi93—2Trilaterationprinciplediagram如圖3．2所示，彳G。，兒)、B(Xb，Yb)、c(x。，虬)為三個信標節(jié)點，它們與未知節(jié)點D的距離分別為以、吒、d。，如果我們假設未知節(jié)點D的坐標為G，少)例。則有以下公式：厄iF而了=d。瓜iF而=吃(3—1)氐．c再而i：dc由式(3一1)我們能夠求出未知節(jié)點D的坐標為：20 太原理工大學碩士研究生學位論文[；]=[；g：二羹；i2乏二羔習～【《一x；2+露2一尤2++彰dc2一刃2]c3—2，|-yJ。12阮一t)2撫一M列l(wèi)《一x；+露一尤+彰一刃j¨一糾(2)三角測量法如圖胃所示琢k；一y。)、Bk，Y。)、CCx：,力為三個信標節(jié)點_2ADB，ZADC，ZBDC分別為未知節(jié)點D相對節(jié)點A、B、C的角度，假設未知節(jié)點D的坐標為b，y)‘321。圖3-3三角測量法原理圖Fi93-3Triangulationprinciplediagram倘若弧段AC在AABC內，則節(jié)點A、C和ZADC就能夠唯一確定一個圓，假設圓心為qk。，Yo．)，半徑為1，則口=刨D1c=(2萬一2劁刪，且存在以下公式：厄i再而=‘胍i再而=‘(3塒(z。一xc)2十(y。一y。)2=2‘2—2^2COS由式(3—3)我們就可以計算出圓心q的坐標以及半徑‘。同理，對于A、B和么ADB我們可以求出相應的圓，bo，bD2，Y。：)和半徑吃，對B、CZBDC也一樣能求出圓心o，b吼，Yo,)和半徑r3。最后再利用三邊測量法，通過點qbq，Y。，)，02(X02，,J，島)，03Xo,，地)就可以求出未知節(jié)點D點的位置坐標。(3)最大似然估計法如圖3-4所示，G，，Y。)、G：，Y：)、G，，Y，)、?、G。，Y。)分別為1、2、3等n個信標節(jié)點的坐標，且它們到未知節(jié)點D的距離分別為d。、以、d3-""以，假設未知節(jié)點D的坐標為，1 太原理工大學碩士研究生學位論文G，y)‘331。則有以下公式：l“一x)2+∽一y)2=d?{；Xn—x)2+撫一y)2=d?從第一個方程開始依次減去最后一個方程，得f#一K2—2“一％h+衍一Y：一2“一以b=矸一d：{；l吒2一，一x：一2k一。一Xnh+J，毛一％2—2(yn一．一兒砂=《。一d：式(3—5)可表示為線性方程：AX=b，其中：(3—4)(3—5)A《硝冀¨x耋2乏2麓2?！?強2豺2bx：嘲A：l；jl，：I1^1一々十t¨一．中“一，_“】．1，x：I^II2k-1--Xn)2◇¨一以)I【．x三，一《+正·一露+鐘一砟·j【-yj使用標準的最小均方差估．、?"?I：1,?z，I???--+。占i、D的坐標為x：0r一彳)-1爿r6C圖3-4最大似然估計法原理圖Fi鱸．-4Maximumlikelihoodestimationprinciplediagram3．4典型的定位算法3．4．1基于距離的定位算法在基于距離的定位過程中，常用的測距方法有TOA、TDOA、AOA、RSS]等，相應的定位算法也可以分為以下四種，下面我們逐一進行介紹【341。1、基于TOA的定位算法 太原理工大學碩士研究生學位論文該算法是一種基于信號到達時間的定位算法，在該算法中，信號的傳播速度是己知的，這樣我們只要測得信號的傳播時間就可以求出節(jié)點之間的距離，然后再利用三邊測量法或者極大似然估計法就可以計算出節(jié)點的位置。如圖3-5所示，傳感器節(jié)點的定位部分主要由CPU模塊、揚聲器模塊、無線電模塊和傳聲器模塊四部分組成。假設發(fā)射端和接收端在時間上是同步的，一旦聲波信號通過發(fā)射端的揚聲器模塊發(fā)送出去，接受端就會立即被無線電模塊通過無線電同步消息通知，此時接收端就會記錄下聲波信號的發(fā)送時間，一段時間之后，接受端的傳聲器模塊會監(jiān)測到聲波信號，此時接收端就會記錄下信號的到達時間，進而計算出聲波的傳播時間，然后再根據(jù)聲波的傳播速度求出距離。假設未知節(jié)點能夠計算出到多個(三個或三個以上)信標節(jié)點的距離，那么它就可以利用極大似然估計法或者三邊測量算法計算出自己的位置。我們之所以采用聲波信號進行傳輸，是因為它速度慢，對硬件要求低，可以節(jié)約成本。該算法有很高的定位精度，但對硬件方面要求非常嚴格。圖3-5聲波測距圖示Fi93·5Soundrangingdiagram2、基于TDOA的定位算法如圖3-6所示，發(fā)射端同時發(fā)射兩種不同速度的無線信號，它們的傳播速度分別為C1、C：，相應的到達時間分別為為T1、T2，則我們可以計算出發(fā)射端和接收端之間的距離為旺一互)×S，其中，s：』￡2_。當未知節(jié)點計算出距離三個以上信標的距離時，c】一c2就可以利用三邊測量法或者極大似然估計法計算出自己的坐標。23 太原理工大學碩士研究生學位論文發(fā)射端接收端T圖3—6TDOA定位原理圖示Fi93·6TDOAPositioningprinciplediagram該算法定位精度較高，但是同TOA技術一樣對硬件方面要求很高，因此成本較高，功耗也較大。3、基于AOA的定位算法這是一種基于信號達到角度的定位算法，如圖3—7所示，發(fā)射端通過揚聲器模塊發(fā)射信號，信號達到接收端之后，接受端通過傳聲器陣列測得信號的到達角度，進而求出和發(fā)射端之間的相對角度，當求出和三個發(fā)射端的相對角度之后就可以利用三角測量法求出自己的坐標。此算法也具有較高的定位精度，但是很容易被環(huán)境影響，另外它需要附加更多的硬件，成本較高，功耗也比較大。圖3—7AOA定位圖示Fi93—7AOALocationdiagram4、基于RSSI的定位算法這是一種基于接受信號強度指示的定位算法，它通過經驗模型或者理論模型把信號在傳輸過程中的損耗轉變成距離，然后再利用三邊測量法或者極大似然估計法計算出自己的坐標。經驗模型：在實際定位時，我們可以篩選出均方差最小的幾個點，這些點構成一個多邊形，節(jié)點的位置就是這個多邊形的質心。也可以通過多次測量信號強度，最后對它，4 太原理工大學碩士研究生學位論文們取平均值，這就是經驗模型。該模型定位精度較高，但是必須提前知道信號強度和位置的關系，建立放映二者關系的數(shù)據(jù)庫，當節(jié)點位置變化時時這個數(shù)據(jù)庫就需要重新建立。理論模型：信號在傳播過程中必然會受到墻壁等障礙物的阻擋，信號強度必然會大幅度衰減，這就給測量帶來影響，為了考慮這種影響，我們可以建立一個傳輸距離和信號衰減之間的關系式，如式(3—6)。接收端通過式(3—6)可以計算出到發(fā)射端的距離，當求出到三個以上發(fā)射端的距離時，就可以通過三邊測量法或者最大似然估計法求出自己的坐標。荊卻。，-10nlg(窘{糍囂洚6，式中，do表示參考距離；d表示發(fā)射端和接收端之間的距離；尸p)表示接收端接收到的發(fā)射端發(fā)送的信號強度；地)表示接收端接收到的d。處發(fā)送的的信號強度；n表示路徑損耗與路徑長度的比值，它跟實際環(huán)境有關；nW代表發(fā)射端和接收端之間的墻壁數(shù)目；C代表信號最多能夠穿過多少個墻壁；WAF表示信號衰減因子，它也跟實際應用環(huán)境有關【35】。RSSI定位技術不需要附加額外的硬件，成本較低，實現(xiàn)起來比較容易，但是它很容易受到環(huán)境的影響，定位精度比較低。3．4．2距離無關的定位算法距離無關的定位算法利用某種幾何或數(shù)學關系估算出未知節(jié)點的位置，不需要測量未知節(jié)點和信標節(jié)點之間的距離。典型的距離無關的定位算法主要有以下幾種。1、質心定位算法質心定位算法是利用幾何關系來估算未知節(jié)點的位置，應用這種算法的前提是要有良好的網絡連通性。在該算法中，信標節(jié)點每隔一段時間就會地向周圍節(jié)點廣播分組數(shù)據(jù)，分組數(shù)據(jù)包括節(jié)點ID和坐標等。在規(guī)定的時間內，如果某個信標節(jié)點發(fā)送的分組數(shù)量超出了未知節(jié)點提前設置的閾值，我們就認為二者已經連通，統(tǒng)計出所有跟未知節(jié)點連通的信標節(jié)點，它們之間構成一個多邊形，未知節(jié)點就處于這個多邊形的質一il#Ol。2、DV—Hop定位算法25 太原理工大學碩士研究生學位論文由于傳感器節(jié)點的能量有限，導致它的通信距離非常受限制，因此就需要通過一種手段來協(xié)助它完成數(shù)據(jù)的傳輸，而多跳路由恰恰就是這么一種行之有效的方式，在這種方式中傳感器節(jié)點只與它周圍的鄰居節(jié)點交換信息，這就是DV—Hop定位算法。該算法利用網絡的連通性進行估算，而不需要測量未知節(jié)點和信標節(jié)點之間的距離。DV—Hop算法是一種基于距離矢量的定位算法，它的主要定位步驟由3個階段組成：(1)測定跳數(shù)階段所有節(jié)點都使用距離矢量交換協(xié)議來測定它們距離各信標節(jié)點的跳數(shù)，并記錄在相應的信息表格當中。(2)距離校正階段某個信標節(jié)點在測得距離其他信標節(jié)點的跳數(shù)并獲取它們的坐標之后，就可以通過(3—7)式來計算平均每跳距離，然后采用泛洪方式在整個網絡中廣播這個校正值【301。孑：y巫丑互丑俘7)“I-k，，。其中，根ij習‘百_了了指的是信標節(jié)點f，，之間的距離，i*j，ku指的是信標節(jié)點衍Ⅱ，之間的最d,霉Jg數(shù)。(3)節(jié)點位置確定階段未知節(jié)點測得到多個(三個或者三個以上)信標節(jié)點的距離時，就可以通過三邊測量或者最大似然估計法計算出自己的位置‘361。如圖3—8所示，已知三個信標節(jié)點A、B、C，并且知道他們之間的跳數(shù)以及跳段距離。以信標節(jié)點B為例，我們能求出網絡中的單跳距離平均為：(50+80)／(2+5)=18．57。然后B就向周圍廣播這個平均值，未知節(jié)點s接收到這個平均值之后就能計算出到三個信標節(jié)點A、B、C的距離分別為3x18．57、2x18．57、3x18．57。這樣未知節(jié)點S的坐標就可以通過三邊測量法測得pT／。該算法定位精度高，但是通信量大、對節(jié)點密度要求高、并且要求無線傳感器網絡節(jié)點具有各向同性。DV—Hop定位算法的原理圖如下圖3-8所示。26 太原理工大學碩士研究生學位論文圖3—8DV—Hop定位算法原理圖Fi93—8DV-Hoplocalizationalgorithmprinciplediagram3、凸規(guī)劃算法我們可以把傳感器網絡模型看作是一個凸集，只需要變換一下思維，把傳感器節(jié)點之間的通信連接當做是一種幾何約束即可，這樣定位問題就變成了凸約束的優(yōu)化問題，接下來我們就可以通過線性規(guī)劃的方法得到一個最優(yōu)解，這個最優(yōu)解就是未知節(jié)點的坐標【291。該算法的原理如圖3—9所示，假設未知節(jié)點能夠和三個信標節(jié)點A、B、C建立通信連接，則可以確定其位于以A、B、c為圓心，以r(通信半徑)為半徑的三個圓的重疊區(qū)域(即：圖中的陰影部分)，根據(jù)重疊區(qū)域我們可以畫出一個矩形區(qū)域，未知節(jié)點就處于這個矩形區(qū)域的質心。這種算法的特點是約束條件越小定位就越精確。4、APIT算法圖3-9凸規(guī)劃算法原理圖Fi93-9Convexprogrammingalgorithmprinciplediagram27 太原理工大學碩士研究生學位論文APIT(approximatepointintriangulationtest，近似三角形內點測試法)算法是通過不斷縮小包含未知節(jié)點的區(qū)域來確定節(jié)點坐標。它的具體原理如下：首先找出多個包含未知節(jié)點的三角形區(qū)域，它們的交點構成一個多邊形，未知節(jié)點就處于這個多邊形的質心【3¨。該算法的優(yōu)點是性能穩(wěn)定，定位精度高，對信標節(jié)點的分布要求較低，但前提是網絡要有良好的連通性。3．5無線傳感器網絡定位算法的評價指標我們通常根據(jù)下面一些指標來評價一個定位算法的性能。(1)定位精度定位精度是眾多評價標準中首要的也是最重要的一個指標。它是指定位誤差和節(jié)點通信半徑的比值‘501。(2)規(guī)模規(guī)模是指定位算法應用領域的大小，不同的算法應用的規(guī)模不同，視實際需要而定。(3)節(jié)點密度節(jié)點密度是指網絡中平均每個節(jié)點周圍有多少個鄰居節(jié)點，又稱作網絡的平均連通度。從它的定義我們可以看出，節(jié)點密度越大，網絡的連通度就越好，定位效果自然也就越好。但是增大節(jié)點密度會增加通信量，這勢必會給網絡通信造成嚴重沖突，更重要的是會提高成本。定位精度與節(jié)點密度成正比，例如DV．Hop定位算法就是一個典型的例子，它只有在傳感器節(jié)點密集部署的前提下才能精確地估算出節(jié)點位置信息。(4)信標節(jié)點密度信標節(jié)點一般都是通過GPS來定位或者人工提前指定位置。信標節(jié)點密度能夠影響很多定位算法的性能，這些算法要求我們在部署信標節(jié)點時，一定要按照均勻并且密集的原則。盡管信標節(jié)點密度對于定位精度來說很重要，但是信標節(jié)點通常是由人工提前部署的，受自然環(huán)境的限制人工部署通常會遇到很多不便，因此大面積的部署信標節(jié)點是不可能的；其次，GPS設備非常昂貴，如果采用GPS對信標節(jié)點進行大面積定位會增加網絡成本，這對于無線傳感器網絡部署來說很不現(xiàn)實。因此，信標節(jié)點密度也是評價定位算法性能的一個關鍵指標。(5)覆蓋率28 太原理工大學碩士研究生學位論文覆蓋率指的是可定位的未知節(jié)點數(shù)目占全部未知節(jié)點的比例。受實際環(huán)境的限制，雖然我們盡可能地密集部署，但是總有一些未知節(jié)點無法定位，或連通度非常低(小于3．0)。因此，我們在設計定位算法時，盡可能達到精確定位所有未知節(jié)點。(6)容錯性以及自適應性定位算法的設計一般都是以理想條件為前提，但是在實際應用中，往往因為以下幾方面的因素使定位結果產生很大的誤差。這些因素包括：(1)網絡設備的限制，例如：物理損傷、節(jié)點電池耗盡、完全遮蔽等，從而導致節(jié)點或局部網絡失效，進而造成整個網絡癱瘓。(2)定位算法自身的限制以及定位環(huán)境的影響，比如：信號衰減、通信盲點、多徑傳播、非視距等因素。(3)由于硬件方面的限制以及環(huán)境的影響導致測量誤差增大，因此我們設計出來的定位算法必須具備很強的自適應性和容錯性，不僅要能夠適應復雜多變的環(huán)境，而且還要能夠彌補硬件方面的不足【3踟。(7)功耗功耗是一個非常關鍵的指標。這主要是因為無線傳感器節(jié)點一般都會被部署在人類根本無法到達的惡劣的環(huán)境中，并且節(jié)點電池一般都是一次性的，容量非常有限，一旦電量耗盡就無法通過人工進行更換，所以我們不僅要提高定位精度，還要節(jié)約使用能量，延長網絡的生存周期。因此，功耗是我們在設計算法的時候必須考慮的一個重要問題。上述各項指標之間是相互制約的，在提高一個同時可能會降低另一個，因此我們必、jm須具體情況具體分析，根據(jù)不同的應用進行權衡，設計出最適合的方案。3．6本章小結本章首先介紹了一下定位算法的分類以及它們的分類依據(jù)，其次，詳細介紹了計算節(jié)點位置的基本方法和幾種典型的定位算法。最后，列舉了幾個主要的評價定位算法性能的指標，并提出了改善方法。29 太原理工大學碩士研究生學位論文30 太原理工大學碩士研究生學位論文第四章基于RSSI校正的加權質心定位算法節(jié)點定位技術一直以來都是無線傳感器網絡中的一項關鍵技術，而基于接收信號強度指示的定位技術又是目前的研究熱點，它的優(yōu)點是不需要添加額外的硬件，操作簡單，容易實現(xiàn)，這使得基于RSS]澳J距的定位算法在實際中的應用非常廣泛1393。但是在實際定位過程中，這種方法很容易受周圍環(huán)境的影響，從而導致測量誤差比較大。針對這個問題，有人提出了基于RSSI鋇t]距的加權質心定位算法，該算法在權值選取階段利用距離和的倒數(shù)作為權值118l，定位精度有所提高，但是它仍然存在一些缺陷，例如：在測距階段，該算法沒有充分利用環(huán)境中的己知信息來校正距離，從而使RSSI鋇d距值存在很大的誤差；在權值選取階段，該算法也沒有體現(xiàn)出不同的信標節(jié)點對未知節(jié)點的影響力，本文針對這些缺陷進行了改進，提出了一種基于RSSI校正的加權質心定位算法，并通過仿真實驗對兩種算法的性能進行比較，結果表明改進后的算法定位精度得到了明顯提高。并且算法復雜度和網絡開銷也維持在合理的范圍之內。4．1無線信號傳播損耗模型最常用的無線信號傳播損耗模型主要有以下四種：自由空間傳播模型(FreeSpacePropagationModel)，地面反射(雙線)模型(GroundReflection(Two--Ray)Model)，對數(shù)距離路徑損耗模型(Log--DistancePathLossModel)以及對數(shù)正態(tài)陰影模型(Log--NormalShadowingModel)。4．1．1自由空間傳播模型(FreeSpacePropagatiOFtModeI)自由空間傳播模型適用于理想的通信環(huán)境，即：接收端和發(fā)射端之間完全無阻擋，兩者之間只有一條無障礙的直線路徑。假設發(fā)送節(jié)點和接收節(jié)點之間的距離為d，則接收節(jié)點接收到的功率為：刪=器汁1)其中，只為發(fā)射功率，單位為W或者mW,G,為發(fā)射天線增益，G，為接受天線增益，L為系統(tǒng)損耗因子，且L≥1，當L=I時，表明系統(tǒng)中的硬件沒有損耗。五為波長，單31 太原理工大學碩士研究生學位論文位為m。自由空間傳播模型的通信范圍是以發(fā)射節(jié)點為中心的一個圓形區(qū)域，只有當接受節(jié)點處在這個圓內時才能夠接收到發(fā)射節(jié)點發(fā)送的信號。否則，將會丟失數(shù)據(jù)包。4．1．2雙線地面反射模型(GroundRefIecton(Two—Ray)ModeI)自由空間模型只考慮了信號的直線傳播，并沒有考慮到信號碰到障礙物之后出現(xiàn)反射的情況，因此自由空間模型在實際應用中很受局限。為了彌補自由空間模型的這種缺陷，有人提出了雙線地面反射模型，它的傳輸模型也是一個理想圓，不同的是該模型同時考慮了直線傳播路徑和地面反射路徑，此模型在遠距離傳輸時比自由空間模型預測得更精確【401。假設發(fā)送節(jié)點和接收節(jié)點之間的距離為d，則接收節(jié)點接收到的功率為：Pp)：掣(4-2)其中，曰為發(fā)射功率，單位為w或者mW,啊為發(fā)送天線的高度，Gf為發(fā)射天線增益，hr為接收天線的高度，G，為接受天線增益，L為系統(tǒng)損耗因子，且L≥l。相比而言，自由空間傳播模型更適用于短距離傳輸，而地面反射(雙線)模型在遠距離傳輸時效果會更好。4．1．3對數(shù)距離路徑損耗模型(Log—DistancePathLossModeI)這兩種傳播模型都是以理想環(huán)境為前提，然而在實際應用中，信號傳播會受到繞射、多徑效應、障礙物阻擋等因素的影響，這樣就會導致無線信號的傳播損耗與理想模型計算值相比有很大誤差。為了更貼合實際應用就提出了對數(shù)距離路徑損耗模型，它準確描述了路徑損耗隨距離增長而呈現(xiàn)出對數(shù)衰減的特征，該傳播模型為：廠，、瓦0枷】-瓦p。)【dBl+lOn，lod孚I(4-3)＼“o／其中，瓦p)為到接收端的所有可能路徑損耗的平均值，單位為dB：瓦瓴)為在參考距離d。處的所有可能路徑損耗的平均值，單位為dB，它可由式(4—1)計算得出；d為發(fā)送節(jié)點和接收節(jié)點之間的距離，單位為m；do為參考距離，一般取do=1m；刀。為路徑損耗指數(shù)，通常是在具體環(huán)境中通過實際測量得來的經驗值。刀。的取值范圍一般在2—6之間，表4．1列出了不同環(huán)境下的路徑損耗指數(shù)療。的取值情況。32 太原理工大學碩士研究生學位論文表4-1路徑損耗指數(shù)的幾個典型值Table4-1Severaltypicalvaluesofpathlossindex4．1．4對數(shù)正態(tài)陰影模型(Log—NormaShadowingModeI)對數(shù)距離路徑損耗模型沒有考慮在距離不變的情況下，由于周圍環(huán)境的差異而導致接受到的信號能量不同。而具有統(tǒng)計特性的對數(shù)正態(tài)陰影模型彌補了這一缺陷，該模型指出對于任意的距離值路徑損耗是一個服從正態(tài)對數(shù)分布的隨機變量。因此，對數(shù)正態(tài)陰影模型在無線傳感器網絡中得到了更廣泛的應用。本文主要采用對數(shù)正態(tài)陰影模型，即Shadowing模型。它由兩部分組成：第一部分為損耗模型，公式為：掣：f旦]”(4-4)麗一【、萬／J其中，a0(一般取1m)為參考距離，P(d。)為在參考距離d。處接受的信號強度，尸臼)為在距離d處接受到的信號強度，n為路徑損耗指數(shù)，取值范圍為2～6，一般情況下它的取值與障礙物的數(shù)目成正比。第二部分咒是一個對數(shù)正態(tài)隨機變量，即以dB作為計量單位時它滿足高斯分布㈤。它主要反映了在距離不變的情況下，接收能量是隨機變化的。完整的Shadowing模型為：[制]鯽叫?g㈡眠m勖4．2基于RSSl測距的加權質心定位算法基于RSSI測距的加權質心定位算法在測距階段，利用式(4—5)求出距離d．它以給定距離民(一般取1m)和接收信號強度砸。)作為參考；在定位階段，為了體現(xiàn)不同交點對未知節(jié)點的影響力，為每一個交點坐標增加了權值14l】。算法基本原理圖如圖l33 太原理工大學碩士研究生學位論文所示，O。、O：、03為三個信標節(jié)點，以、如、如分別為未知節(jié)點P到3個信標節(jié)點D，、O：、q的測試距離，b。，Y。lb口．y。lGc，Yc)為3個圓的交點A、B、C的位置坐標，則未知節(jié)點P的估計坐標可用公式(4-6)來求?。?。=等生等嗶—da+—dB十i鬲+百瓦(4—6)羔4+18+絲蜘=等生等嗶—da+—da+一dB+de+麗圖4-1三邊測量實際圖Fi94-1Theactualfigureoftrilateration4．3基于RSSl校正的改進算法基于RSSI測距的加權質心定位算法在測距階段沒有考慮到信標節(jié)點之間的距離和信號強度對測距值的影響，使得RSSI測距值存在很大的誤差；并且該算法對于權值的選取也存在一些問題，它沒有突出權值中d。和d口的主導地位關系，例如當dA>以時，與dA相關的信標節(jié)點離該頂點的距離更遠，在權值中應該起到次要作用，但是卻起到了主要作用，掩蓋了應該起主要作用的d。。而本文提出基于RSSI校正的加權質心定位算法針對上述問題進行了修正。4．3．1基于固定信標節(jié)點間距離的校正模型在測距階段，由shadowing模型的第一部分：錯=(丟)”計算得到以信標節(jié)點哆為參考從未知節(jié)點M到信標節(jié)點盡的距離：34 太原理工大學碩士研究生學位論文d?：互粵(4—7)P”式中：弓表示信標節(jié)點q接收到信標節(jié)點盡的信號強度平均值(單位roW)，只表示未知節(jié)點M接收到信__俅---印-14--點j9I的信號強度平均值(單位mW)，‰為信標節(jié)點E和色之間的距離【421。假設艘‘表示信標節(jié)點q接收到信標節(jié)點忍的RSSI平均值(單位dBm)，RSSI，表示未知節(jié)點M接收到信標節(jié)點墨的RSSI平均值(單位dBm)。則RSSI平均值(單位dBm)和信號強度平均值(單位roW)的轉換關系如下：．R．．．．S．S—／{—／P=1010(4-8)Ⅳ墮生只=1010(4-9)再假設信標節(jié)點盡的通信半徑內有N個信標節(jié)點，則未知節(jié)點M到信標節(jié)點j5I的距離吐可以表示為∥對于所有j的平均值H”，即：∑∥d。=冬(4—10)Ⅳ4．3．2權值的修正在定位階段，采用更近鄰居質心定位算法【431對傳統(tǒng)加權質心定位算法的權值進行修正。從圖4．1中可以看出，每組交點中有一個交點對待定位節(jié)點的影響力更大，例如交點B和D，交點B更接近待定位節(jié)點。B和D為圓1和圓2的交點，它們與信標節(jié)點a的距離分別為島和％，比較k、％與信標節(jié)點c到待定位節(jié)點距離磊的差的絕對值的大小，如果l島～吃I≤Ik一嗚I，那么選取交點B，如果l厶一嗚J≥I如一嗎I，那么選取交點D。同上，利用相同的計算方法從另兩組交點C和E，A和F中分別選取一個交點，最后得到3個影響力相對更大的交點，分別對它們的橫坐標和縱坐標求加權平均就得到未知節(jié)點的坐標。假設M。、M：、塢分別為3個交點的權值，下面以塢為例進行說明(M。和肘：計算方法相同)。35 太原理工大學碩士研究生學位論文k刊軋刊縱札刊：必札刊(4—11)未知節(jié)點的估計坐標可以用公式(9)來求取，即：’．一工B×^毛+％×M2+■×M4MI+M!十M、。，一YB×M3七ycxM!+yAxM、jP—M＼+Ml+M、其中，交點A、B、C為選取的3個影響力更大的點。4．4算法步驟(4-12)對于上述改進算法的具體實現(xiàn)，按如下步驟進行：(1)將區(qū)域劃分為若干個相鄰的等邊三角形，將信標節(jié)點分別置于三角形的頂點，信標節(jié)點周期性地向周圍發(fā)射定位信號。。(2)未知節(jié)點接受到信息后記錄下每一個信標節(jié)點的RSSI值，當接受到50個RSSI值后取均值，作為接受到的RSSI值。(3)根據(jù)RSSI測距算法得到它們距未知節(jié)點的距離。(4)用本章提出的基于RSSI校正的加權質心定位算法進行定位，求出定位坐標。(5)計算定位誤差e=√G—x)2+(y—y)2。(6)對落在三角形內的所有未知節(jié)點的定位誤差求和eSHITI。(7)計算平均定位誤差e(N為隨機生成的未知節(jié)點中落在等邊．average=e．sum／N三角形內的點的個數(shù))(8)計算平均定位誤差率e_average_percent=e_average／L(L為等邊三角形的邊長)4．5仿真與分析采用MATLAB對此進行仿真，仿真環(huán)境為200m*180m。為了簡單起見，讓信標節(jié)點位于等邊三角形頂點。A，B，C為三個選定的信標節(jié)點，節(jié)點坐標己知，分別為A=【0，0】；B=【5t，5t幸sqrt(3)】；C=[10+t，O】；其中，t為正整數(shù)，從1變化到20。未知節(jié)點通過Maflab7．12．0自帶的隨機生成函數(shù)生成，隨機分布在該區(qū)域內，總共生成53個未知節(jié)點。另外在仿真實驗環(huán)境中加入了均值為0，方差為11．8的高斯噪聲，用它來代替實際環(huán)境中的多徑傳播、反射等因素帶來的影響。路徑損耗指數(shù)11設為2。最后 太原理工大學碩士研究生學位論文通過Shadowing模型按照上述算法步驟對兩種算法進行仿真比較，比較結果如下圖所示：三蛭剝>-x坐標(m)圖4—2傳統(tǒng)加權質心定位算法的節(jié)點定位誤差分布圖Fi94-2Nodelocalizationerrormapoftraditionalweightedcentroidlocalizationalgorithm三蛭引>-圖4—3本文加權質心定位算法的節(jié)點定位誤差分布圖Fi94—3NodelocalizationerrormapofWeightedcentroidlocalizationalgorithminthispaper37 太原理工大學碩士研究生學位論文圖4-4兩種定位算法的平均誤差率Fi94-4Theaverageerrorrateoftwolocationalgorithm圖4-2、圖4—3分別為兩種算法的節(jié)點定位誤差分布圖，節(jié)點定位誤差是指節(jié)點的實際位置與預測位置的距離。圖中，五角形和圓圈分別表示信標節(jié)點和未知節(jié)點的實際位置，星號代表未知節(jié)點的預測位置。圖4-2是傳統(tǒng)的基于RSSI測距的加權質心定位算法的節(jié)點定位誤差分布情況，圖4—3是本章提出的基于RSSI校正的改進算法的節(jié)點定位誤差分布情況。比較圖4—2和圖4—3可以看出，利用本文算法計算出的大部分節(jié)點位置與實際位置偏差比較小，而用傳統(tǒng)的基于RSSI測距的加權質心算法預測出的節(jié)點位置與實際位置偏差比較大。圖4—4表示兩種定位算法的平均誤差率，從圖中我們可以更加清晰地看出，本文算法的平均誤差率明顯低于傳統(tǒng)的基于RSSI測距的加權質心算法。表4．2從平均誤差率的樣本均值和樣本方差兩個方面對兩種算法的性能進行了比較。表4-2兩種算法的性能比較Table4·2Performancecomparisonofthetwoalgorithms兩種算法平均誤差率的樣本均值平均誤差率的樣本方差基于RSSI測距的加權質心定位算法0．00470．0076基于RSSI校正的加權質心定位算法0．00210．0048從表中數(shù)據(jù)可以看出，本章提出的基于RSSI校正的加權質心算法相對于傳統(tǒng)的基于RSSI測距的加權質心算法，平均誤差率大約降低了55．32％，樣本方差大約降低了36．84％，也就是說節(jié)點的定位精度提高了一倍，并且數(shù)據(jù)穩(wěn)定性也提高了很多，由此可見，本章提出的算法明顯優(yōu)于傳統(tǒng)算法，這主要是因為基于本章算法在測距階段充分利38 太原理工大學碩士研究生學位論文用了信標節(jié)點之間的己知信息，這樣得出的測距值更加精確，在定位階段選取了更加合適的權值，充分體現(xiàn)了不同距離的信標節(jié)點對未知節(jié)點的影響力大小不同。雖然改進算法在一定程度上增加了算法復雜度及開銷，但是卻大大提高了定位精度和數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性。4．6結論本章首先介紹了最常用的四種無線信號傳播損耗模型，分別闡述了他們各自的優(yōu)缺點以及應用范圍。最后本文采用在無線傳感器網絡中應用最廣泛的對數(shù)正態(tài)陰影模型，即Shadowing模型。緊接著介紹了基于RSSI；貝t]距的加權質心定位算法，并指出了該算法存在的一些缺陷，比如：在測距階段沒有充分利用信標節(jié)點之間的信息來校正信標節(jié)點到未知節(jié)點的距離，權值的選取也沒有體現(xiàn)出不同的信標節(jié)點對未知節(jié)點的影響力。針對這些不足之處，本文對其進行了改進，提出了一種改進的基于RSSI校正的加權質心定位算法，該算法在測距階段充分利用了信標節(jié)點的信息對RSSIi貝!]距值進行校正，權值的選取采用更近鄰居質心的方法，充分考慮了不同信標節(jié)點對未知節(jié)點的影響力大小不同，實驗表明改進后的算法定位精度得到了明顯提高。39 太原理工大學碩士研究生學位論文 太原理工大學碩士研究生學位論文第五章基于RSSI校正的加權修正算法在上一章中，我們提出了一種基于RSSI校正的加權質心定位算法，與傳統(tǒng)的基于RSSI測距的加權質心定位算法相比，該算法明顯提高了節(jié)點的定位精度，但是該算法還存在一些不足之處，比如在測距階段，距離的計算還不完善，本章對其進行了修正，提出了一種基于RSSI校正的加權修正算法，并對兩種算法進行了仿真對比實驗，結果表明，修正算法定位精度更高，有效降低了誤差。5．1修正算法的改進原理基于RSSI校正的加權質心定位算法在測距階段，先是通過式(4—7)計算出以未知節(jié)點周圍所有的信標節(jié)點為參考時的距離值，然后再通過式(4—10)對這些距離值求算法平均，得到最后的距離值。這種方法沒有充分考慮到每個信標節(jié)點對未知節(jié)點的影響力大小，因為有的信標節(jié)點距離未知節(jié)點比較近，二者的周圍的環(huán)境很相似，這樣它對未知節(jié)點的影響力就會比較大，因此我們在對距離求平均的時候就應該給它賦以較大的權值，以突出它對未知節(jié)點的影響力。針對這個問題，本章對原算法的測距階段進行了修正。修正算法的主要思想是通過信標節(jié)點之間的RSSI值與未知節(jié)點接收到的RSSI值的差值來推測信標節(jié)點與未知節(jié)點的接近程度，根據(jù)接近程度的大小給參考不同的信標節(jié)點計算出來的距離值分別賦予不同的權值，然后求加權平均，用這樣的方法測得的距離，充分考慮到了每個信標節(jié)點對未知節(jié)點的影響力，計算更加科學，因此得到了可信度更高的距離信息。5．2測距階段的數(shù)學模型假設MG，M)，Ⅳ2。k，奶)，Ⅳ3代，乃)，?，Ⅳ卅Xm，％)分別為in個參考節(jié)點，N。G。，Y。)是未知節(jié)點，并作以下定義：dF：節(jié)點Ⅳf和N，之間的距離；弓：節(jié)點N，接收至I???,-14-點M的信號強度；41 太原理工大學碩士研究生學位論文RSSI口：節(jié)點N，接收到的來自節(jié)點Ni的信號強度的RSSI值表示：則RSSl口(單位dBm)和弓(單位roW)的轉換關系如下：竺墅尸=10m(5一I)U嘛知節(jié)點Ⅳu和參考節(jié)點Ⅳ·加的關系為譏根據(jù)式(4-4)刪得礦Pl__u[魯]，帆：埠，同理可叭：埤，吐。：埠～巾TdlmPlm；。由蚵E。二弓。i鼻。i舅。一11以得到：—RSS—112RSSIt_3盟d。。=警，d。。：警，吐。：等，?，c，。。：等。1010”10Io”1010”1010n假設RSSl,2，RSSI,3，．．-，冗．跚。中有t-1個與RSSI,。不相等的值，他們分別為兄孓羈2，RSSl,3，?，R-孓鞋，O≤砌。貝0：—RSS—,112—RSS—Jt3盟瓦=盟型≠盟型≮告警(5-2)【、爿·+爿：?+A,-ijlo10”其中，爿t2兩碉1，彳z2兩兩1，．．’，4，兩兩1再把吐。和剩余的m-t個與RSSII。相等的RSSI。。(f=t+l，t+2，．．-研)所對應的距離值求算術平均，這樣求得的距離值就是未知節(jié)點虬和參考節(jié)點Ⅳl之間的距離。5．3算法步驟對于上述改進算法的具體實現(xiàn)，按如下步驟進行：(1)將區(qū)域劃分為若干個相鄰的非等邊三角形，將參考節(jié)點分別置于三角形的頂點，參考節(jié)點周期性地向周圍發(fā)射定位信號。(2)未知節(jié)點接受到信息后記錄下每一個參考節(jié)點的RSSI值，當接受到50個RSSI值后取均值，作為接受到的RSSI值。(3)根據(jù)RSSI測距算法得到它們距未知節(jié)點的距離。42 太原理工大學碩士研究生學位論文(4)用本章提出的基于RSSI校正的加權修正算法進行定位，求出定位坐標。(5)計算定位誤差已=√G—x)2+◇一】，)2。(6)對落在三角形內的所有未知節(jié)點的定位誤差求和eslim。(7)計算平均定位誤差e_average=e—sum／N(N為隨機生成的未知節(jié)點中落在三角形內的點的個數(shù))(8)計算平均定位誤差率e_average_percent=e_average／L(L為兩個參考節(jié)點之間的距離)5．4仿真實驗與分析采用MATLAB對此進行仿真，仿真環(huán)境為200m*180m。為了簡單起見，讓參考節(jié)點位于三角形項點。A，B，C為三個選定的參考節(jié)點，節(jié)點坐標己知，分別為A=『0，O】；B=【6*t，11+t】；C=【lO*t，O】；其中，t為正整數(shù)，從1變化到20。未知節(jié)點通過Matlab7．12．0自帶的隨機生成函數(shù)生成，隨機分布在該區(qū)域內，總共生成76個未知節(jié)點。另外在仿真實驗環(huán)境中加入了均值為0，方差為11．8的高斯噪聲，用它來代替實際環(huán)境中的多徑傳播、反射等因素帶來的影響。路徑損耗指數(shù)n設為2。最后通過Shadowing模型按照上述算法步驟來對兩種算法進行仿真比較，比較結果如下圖所示：x坐標(m)圖5—1原算法的節(jié)點定位誤差分布圖Fi95-1Nodelocalizationerrormapoforiginalalgorithm43 太原理工大學碩士研究生學位論文圖5-2修正算法的節(jié)點定位誤差分布圖Fi95·2Nodelocalizationerrormapofmodifiedalgorithmx10‘3圖5—3兩種定位算法的平均誤差率Fi95—3Theaverageerrorrateoftwolocationalgorithm圖5-1、圖5-2分別為兩種算法的節(jié)點定位誤差分布圖。圖中，五角形和圓圈分別表示信標節(jié)點和未知節(jié)點的實際位置，星號代表未知節(jié)點的預測位置。圖5—1是原算法的節(jié)點定位誤差分布情況，圖5—2是修正算法的節(jié)點定位誤差分布情況。比較圖5—1和圖5-2可以看出，利用修正算法預測出的節(jié)點位置與實際位置偏差比較小。圖5—3表示兩種定位算法的平均誤差率，從圖中可以看出，修正算法的平均誤差率整體上要低于原 太原理工大學碩士研究生學位論文算法。表5．1分別從平均誤差率的樣本均值和樣本方差兩個方面對兩種算法的性能進行了比較。表5-1兩種算法的性能比較Table5-1Performancecomparisonofthetwoalgorithms兩種算法平均誤差率的樣本均值平均誤差率的樣本方差修正算法0．00220．0051原算法0．00170．0037從表5．1中的數(shù)據(jù)可以看出，相對于原算法，修正算法平均誤差率的樣本均值大約降低了22．73％，樣本方差大約減小了27．45％，因此，修正后的算法具有更高的定位精度，而且數(shù)據(jù)更穩(wěn)定，這主要是因為修正算法在測距階段采用-J'力n權平均，充分考慮了不同信標節(jié)點對未知節(jié)點的影響力大小不同，相對于原算法的算術平均，這樣的計算方法更加科學，權值分配更加合理，求出來的距離值可信度更高。5．5結論上一章提出的基于RSSI校正的加權質心定位算法在測距階段沒有考慮到每個信標節(jié)點對未知節(jié)點的影響力，而是利用算術平均求得距離，這樣計算出來的距離還不是很準確，本章針對該算法的不足之處，對其進行了修正。修正算法在測距階段將信標節(jié)點之間的RSSI值與測得的RSSI值做差，然后將差值的倒數(shù)作為權值對參考不同信標節(jié)點計算出來的距離值進行加權求和，最后求出加權平均值，將加權平均值作為最終的距離估計值。這樣做充分考慮了每個信標節(jié)點對未知節(jié)點的影響力，計算方法更加科學。文章最后對兩種算法進行了仿真對比實驗，實驗結果表明修正算法有效降低了定位誤差，提高了測距精度和定位精度。45 太原理工大學碩士研究生學位論文46 太原理工大學碩士研究生學位論文6．1論文總結第六章總結與展望本文首先對無線傳感網絡做了一個整體概述，然后詳細闡述了無線傳感網絡中的定位技術，分別論述了實現(xiàn)定位過程的基本步驟、定位算法的現(xiàn)狀和分類，以及分類方法和評價指標。接下來介紹了基于RSSI測距的加權質心定位算法，并指出了該算法存在的一些缺陷，比如：在測距階段沒有充分利用信標節(jié)點之間的信息來校正信標節(jié)點到未知節(jié)點的距離，權值的選取也沒有體現(xiàn)出不同的信標節(jié)點對未知節(jié)點的影響力，針對這些缺陷，本人對其進行了改進，提出了一種基于RSSI校正的加權質心定位算法，改進算法在測距階段將信標節(jié)點之間的距離和信號強度信息同時考慮在內對RSSI測距值進行校正，權值的選取采用更近鄰居質心的方法，充分利用了信標節(jié)點的信息，在本章最后對兩種算法進行了仿真對比，實驗結果表明改進后的算法定位精度得到了明顯提高。但是本人在后來的研究中發(fā)現(xiàn)第四章提出的這種算法還存在不足之處，比如在測距階段，我們以未知節(jié)點周圍的每個信標節(jié)點為參考分別可以計算出一個距離值，但該算法只是簡單的對這些距離值求算術平均，并沒有考慮到每個信標節(jié)點對未知節(jié)點的影響力大小，這樣計算出來的距離值并不是很準確，因為每個信標節(jié)點對未知節(jié)點的影響力不同，距離未知節(jié)點比較近的信標節(jié)點對未知節(jié)點的影響力就比較大，因此我們在對距離求平均的時候就應該給它賦以較大的權值，以突出它對未知節(jié)點的影響力，反之亦然。信標節(jié)點與未知節(jié)點之間距離的遠近我們可以通過RSSI的差值來判斷。因為假設某個信標節(jié)點距離未知節(jié)點比較近，那它所處的環(huán)境跟未知節(jié)點所處的環(huán)境就會很類似，從同一個發(fā)送節(jié)點接收到的RSSI值也就會比較接近，相應的RSSI的差值就會比較小。距離的權值我們可以采用RSSI差值的倒數(shù)，確定了權值，我們就能夠對以不同信標節(jié)點為參考求出來的距離值進行加權求和，最后求出加權平均值，并將其作為最終的距離估計值。這就是本人在第五章中所采取的的修正算法，這樣做充分考慮了每個信標節(jié)點對未知節(jié)點的影響力，計算方法更加科學。為了驗證這種科學性，本人在第五章最后對兩種算法進行了仿真對比實驗，實驗結果表明修正算法有效降低了定位誤差，提高了測距精度和定位精度。47 太原理工大學碩士研究生學位論文6．2下一步工作由于本人的理論水平和經驗非常有限，論文中還存在很多不足之處需要進一步深入和完善：(1)雖然本文提出的算法與傳統(tǒng)的基于RSSI測距的加權質心定位算法相比，在定位精度上有所提高，但同時也在一定程度上增加了算法復雜度及網絡開銷，這樣無形中就增大了無線傳感器節(jié)點的能量消耗，縮短了無線傳感器網絡的生存周期。因此如何在提高定位系統(tǒng)的精度的同時又不增加算法復雜度及網絡開銷將是今后研究的一個重要方向。(2)本文的仿真實驗中所用的信標節(jié)點數(shù)目比較多，這樣一方面浪費資源，提高網絡成本，另一方面會造成信標節(jié)點相互之間的干擾。但是信標節(jié)點太少又會導致未知節(jié)點定位不準確，因此如何在保持定位精度不變的情況下減少信標節(jié)點數(shù)目將成為今后研究的一個重點。(3)本文主要是在對數(shù)正態(tài)陰影模型，即Shadowing模型下進行的仿真實驗，并且仿真環(huán)境比較簡單，跟實際應用環(huán)境還是有很大的差異，而RSSI定位技術卻是和實際的應用環(huán)境緊密相關的，因此下一步如果有條件的話可以通過搭建實際的無線傳感器網絡環(huán)境，對本文中的定位算法效果進行實際驗證。48 太原理工大學碩士研究生學位論文參考文獻[1]陳利虎．無線傳感器網絡實驗平臺的研究[M]．國防科技大學出版社，2004．【2]D．Steere，A．Baptist,a,D．McNamee，C．Pu，etc．ResearchChallengesinEnvironmentalObservmionandForecastingSystems【c】．In：ProceedingsofACM／IEEEMOBOCOMConference，Boston，Aug2000：292-299．【31R．L．Moses，D．Krishnarnurthy,R．PaHerSon．Anauto·calibrationmethodforunattendedgroundsensors【C】．ICASSP,May2002：2941-2944【4]CerpaA，ElsonJ，EstrinD，etc．Habitatmonitoring：applicationdriverforwirelesscommunicationstechnologyfC】．ProceedingsofACMSIGCOMMWorkshoponDataCommunicationsinLatinAmericaandtheCaribbean，CostaRica．2001：3-5[5]蔣承延，吳思遠，陳偉．基于無線傳感器網絡的智能家居系統(tǒng)[J]．微計算機信息，2007，13：205—207．：【61a．V：U．Ph鋤iKumar,A．M．Reddy、‘D．Janakiram．Distributedcollaborationforeventdetectioninwirelesslsensornetworks【C】．MPAC，2005：235—237．【7]H．Bat，M．Atiquzzaman,D．Lilja．WirelessSensorNetworkforAircraftHealthMonitoringIC]．In：ProceedingofBroadBmandNetworks．Oct2004：748—750[8]鄭凱．基于Zi曲ee無線傳感器技術的心電監(jiān)護網絡的研究[D]．吉林大學：2009[9]白占元，徐皚冬．基于無線傳感器網絡的工程機械姿態(tài)控制系統(tǒng)[c]．2007儀表、自動化及先進集成技術大會論文集(二)，2007：86—89．【lOlK．Lorincz,M．Welsh．MoteTrack：ARobust,DecentralizedApproachtoRF—BasedLocationTracking【C】．In：ProceedingsofInternationalWorkshoponLocationandContex—Awareness，Berlin，Germanys州nger-VerlagPress，2005：63—82【IllL．Q．Zhuang,K．M．Gob,J．B．Zhang．Thewirelesssensornetworksforfactoryautomation：Issueandchallenges【C】．ProceedingofEmergingTechnologies&FactoryAutomation’07，2007，9：141—148．【121D．Wu,L．Bao，M．Du，etc．DesignandEvaluationofLocalizationProtocolsandAlgorithmsinWirelessSensorNetworksUsingUWB．Performance【C]．ComputingandCommunicationsConference(iPCcc)，Austin，Texas，USA，7-9Dec，2008：18-25．【131L．Girod，D．Estrin．Robustrangeestimationusingacousticandmultimodalsensing【C】．In：Proceedings49 太原理工大學碩士研究生學位論文ofIEEEInternationalConferenceIntelligentRobotsandSystems(IROS’01)，V01．3，Muai，Hawaii，USA，2001：1312—1320．【14]10EmergingTechnologiesThatWillChangetheWorld．TechnologyReview,2003，1(1)：22-49．[15]孫利民，李建中，陳渝．無線傳感器網絡[m]．北京：清華大學出版社，2005，88—89．[16]李白莉，徐玉斌，李俊吉．改進DV—Hop定位算法在隨機傳感器網絡中的研究[J]．太原科技大學學報，2011，32(2)：85—88．【17]Chuan-MingLiu，ChuanHsiuLee，Li—ChunWang．Distributedclusteringalgorithmsfordata-gatheringinwirelessmobilesensornetworks．JournalofParallelandDistributedComputing,2007，67(11)：1187—1200．[18]陳維克，李文鋒，首珩，等．基于RSSI的無線傳感器網絡加權質心定位算法[J]．武漢理工大學學報，2006，20(12)：2695—2700．[19]李曉延．淺談無線傳感器網絡[J]．今日電子，2006．9：57—59．[20]周海奇．無線傳感器網絡低功耗自適應集簇分層路由協(xié)議的研究與改進[D]．長沙：湖南師范大學，2009．[21]楊潔．基于公鑰認證機制的無線傳感器網絡及其性能分析[D]．西安：西安電子科技大學，2006．[22]劉明，毛鶯池．高效節(jié)能的傳感器網絡數(shù)據(jù)收集和聚合協(xié)議[J]．軟件學報2005，12(16)：2106—2117．[23]周佐華．無線傳感器網絡能量感知的低功耗路由算法[D]．武漢：華中科技大學，2007．[24]孔衛(wèi)．事件驅動型無線傳感器網絡技術研究[D]．重慶：重慶大學，2007．[25]簡偉．超高速毫米波無線傳感通信系統(tǒng)[D]．北京：北京郵電大學，2011．[26]張中華．基于RSSI校正的無線傳感器網絡質心定位算法[D]．濟南：山東大學，2011．【27]YedavalliK，KrishnamachariB，RavulaS，etc．EeoloealiZation：ASequenceBasedTechniqueforRFLocalizationinWirelessSensorNetwork．IEEE2005：38．45．【28]AsreJ，ClareL．Anintegratedarchitectureforcooperativesensingnetworks【J】．IEEEComputerMagazine．2000，33(5)：106—108．[29]于建水．基于AOA和TDoA的無線傳感器網絡三維聯(lián)合定位算法[D]．濟南：山東大學，2009．[30]王瑛輝．無線傳感器網絡定位技術的研究[D]．蘭州：蘭州理工大學，2008．[313端木慶敏．無線傳感器網絡節(jié)點定位算法研究[D]．長沙：國防科學技術大學，2006．[32]趙軍．無線傳感器網絡定位機制的研究[D]．西安：西安電子科技大學，2007．[33]宋玉梅．無線傳感器網絡節(jié)點定位技術研究與實現(xiàn)[D]．成都：電子科技大學，2008．50 太原理工大學碩士研究生學位論文[34]曹生嶺．基于信號差異的自適應分布式室內定位算法的研究[D]．哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學，2008．[35]胡文鵬．一種基于RSSI的無線傳感器網絡定位算法的設計與實現(xiàn)[D]．長春：吉林大學，2009．[36]王晟．無線傳感網絡節(jié)點定位與覆蓋控制理論及技術研究[D]．武漢：武漢理工大學，2006．[37]袁風鵬．無需測距的無線傳感器網絡定位算法研究[D]．上海：上海交通大學，2010．[38]何青春．無線傳感器網絡定位算法研究[D]．北京：北京郵電大學，2011．[393趙飛．基于RSSI的無線傳感器網絡定位算法研究[D]．南京：南京郵電大學，2011．[40]朱登科．基于RSSI的無線傳感器網絡測距和定位技術研究[D]．長沙：國防科學技術大學碩士，2010．[41]于慧霞．WSN中基于RSSI的加權質心定位算法的改進[M]．北京：電子測試，2012．29—30．[42]馮愛麗：喬鋼柱：曾建潮．基于信標節(jié)點間距離的改進RSSI定位算法[M]．太原：太原科技大學學報，2012．7-8．[43]楊毅，張冬，楊曉冬．基于RSSI的增強型更近鄰屆質心定位算法[J]．微計算機信息，2010，26(9-3)：124—125，51 太原理工大學碩士研究生學位論文52 太原理工大學碩士研究生學位論文致謝時光荏苒、歲月如梭，轉眼問三年的研究生生活已經接近尾聲，回首自己這三年來的學習生活，我受益頗多，當然這些都離不開我的良師益友對我的幫助，在此，對幫助過我的老師和同學們表示最誠摯的感謝。首先我想感謝一下我的導師張雪英教授，本文是在張老師的細心指導下完成的。從一開始的課題方向的選擇到論文最后的審查修改，整個過程都注入了張老師大量的精力和心血。張老師盡管平時政務纏身，但還是堅持每周都給我們丌例會，聽同學們匯報最近的學習情況，并給大家一一指導。就這樣從研--N研三，整整三年從不問斷，張老師這種高度的責任心和一絲不茍的工作作風深深感動了我們每一個學生，并讓我受益終生。不僅是在學習方面，在生活方面，張老師也給了我們無微不至的關懷，她不僅教會了我們如何做學問，更教會了我們如何為人處事。在此成文之際，謹向張老師表達我最真摯的感謝和最美好的祝福。此外，我還想感謝一下王峰老師和白靜老師，他們在學習和生活上同樣給了我很大的幫助，在此表示衷心的感謝。感謝陳桂軍、王茂峰、李巖、任鵬輝、龐陟儒、薛浩、王亞男、任永梅、張衛(wèi)等實驗室的兄弟姐妹們，你們在學習上和生活上都給了我很大的幫助，和你們在一起朝夕相處的三年時光是我這一生最快樂的時光，這段時光將成為我人生最美好的回憶。另外，我想在這里感謝一下我的父母，感謝你們20多年來對我的養(yǎng)育之恩，感謝你們對我在學習和生活上的支持，你們就是我不斷前進的動力。是你們在我遇到困難和挫折的時候不斷地給予我信心和鼓勵，你們就是我堅強的后盾，沒有你們就沒有我今天的成績!最后，感謝各位專家能夠在百忙之中抽出時間審閱我的論文。53 太原理工大學碩士研究生學位論文54 太原理工大學碩士研究生學位論文攻讀碩士期間發(fā)表的學術論文尚少鋒，張雪英，王峰．一種基于RSSI校正的加權質心定位算法[J]．科學技術與工程，2013，13(10)：230—234．55