無線傳感器網(wǎng)絡中定位問題研究.pdf

1、作為一種新興的無線網(wǎng)絡技術，無線傳感器網(wǎng)絡在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、環(huán)境監(jiān)控、軍事和搶險救災等領域有著廣泛的應用前景。在許多應用中，節(jié)點位置至關重要，離開位置信息，監(jiān)測事件或者感知數(shù)據(jù)也失去了實際應用價值。而每個傳感器節(jié)點均配置GPS收發(fā)器，成本和能耗較高，不符合無線傳感器網(wǎng)絡各方面的約束，必須研究適合無線傳感器特點的自定位算法。本文圍繞無線傳感器網(wǎng)絡中的定位問題，針對現(xiàn)有研究的不足，結合無線傳感器網(wǎng)絡的特點，分別對靜止網(wǎng)絡、信標節(jié)點移動網(wǎng)絡和移動

2、網(wǎng)絡下的定位相關問題進行了相應研究。 本文首先對靜態(tài)網(wǎng)絡定位進行了研究。在增量或多跳測距定位中定位誤差或測距誤差容易造成累積，對后繼節(jié)點的定位精度影響較大?，F(xiàn)有一些非測距集中式算法僅使用網(wǎng)絡連通信息，也能夠獲取較高的定位精度，并無需考慮測距誤差問題。然而通常需收集網(wǎng)絡全局信息，通信開銷較大。針對以上缺點，本文提出了一種基于支持向量回歸的半集中式定位算法。首先收集各信標節(jié)點間的連通信息到中心節(jié)點作為訓練樣本，然后使用支持向量回歸技

3、術得到連通信息到節(jié)點位置之間的回歸函數(shù)，分發(fā)此函數(shù)到網(wǎng)內(nèi)各節(jié)點，普通節(jié)點即可使用此函數(shù)完成自身位置估計。并且為了增加訓練樣本，對鄰居信標節(jié)點大于等于三個的，使用基于RSSI測距的最小二乘法進行定位，升級為新的信標節(jié)點。實際上是一個測距和非測距的混合算法，但避免了全局網(wǎng)絡信息的收集，緩解了測距誤差的累積。 集中式定位通信開銷大、擴展性差，對于資源受限的、自組織無線傳感器網(wǎng)絡來說，具有一定的局限性。通過把定位問題轉化為無約束優(yōu)化問題

4、，本文提出了一種基于混合禁忌搜索的分布式定位算法。為減輕測距誤差的影響和獲取較好的鄰域解生成區(qū)間，設計了一個選擇算子，選擇合適的信標節(jié)點參與定位。接著，使用信標節(jié)點信息獲取初始解。最后，使用禁忌搜索和模擬退火相結合的混合策略進行位置優(yōu)化，進一步提高了定位精度，本質上也是一種二階段求精定位算法。仿真表明本文算法在不同噪音因子和信標節(jié)點下能夠獲取較高定位精度。 與大多數(shù)靜態(tài)網(wǎng)絡定位算法中假定部署一定比例的信標節(jié)點不同，在移動信標輔助

5、定位中，使用一個或幾個移動信標節(jié)點在部署區(qū)域內(nèi)移動來協(xié)助普通節(jié)點進行位置估計，有效節(jié)約了網(wǎng)絡成本。而信標節(jié)點的移動路徑對定位性能具有很大的影響，但目前關注比較少，提出了幾種基于某種曲線的靜態(tài)路徑規(guī)劃方法，未考慮定位過程中的實時信息，對不規(guī)則網(wǎng)絡拓撲不太適用。本文針對靜態(tài)路徑規(guī)劃方法的不足，提出了一個更具靈活性的動態(tài)啟發(fā)式路徑規(guī)劃方法。首次提出了使用定向天線技術來解決路徑規(guī)劃問題，通過配置了定向天線陣列的移動信標與鄰居節(jié)點的通信，可收集鄰

6、近普通節(jié)點的分布和信標信息接收情況，以此在線決策信標節(jié)點的移動。為減少信息收集帶來的通信開銷，提出了一次決策兩次移動的信標移動方法。仿真表明本文的動態(tài)方法能夠有效避免非節(jié)點部署區(qū)域的遍歷，避免了不必要的信息發(fā)送，減少了移動距離，并保持了較高的定位覆蓋率。 在移動無線傳感器網(wǎng)絡中，普通節(jié)點和信標節(jié)點均可按某種方式移動，導致網(wǎng)絡拓撲和節(jié)點間的連通性不斷發(fā)生變化，給定位帶來了一定的難度和新的要求。為提高定位算法的收斂速度，增強定位結果

7、的時效性和精度，本文提出了一種基于動態(tài)網(wǎng)格劃分的蒙特卡羅定位算法。首先提出了最遠距離選擇模型，在保證一定定位精度的情況下減少參與的信標節(jié)點數(shù)，節(jié)約能耗。接著根據(jù)信標節(jié)點構建采樣區(qū)域，限定采樣范圍，并引入了概率方法來計算最大采樣次數(shù)。最后，進行采樣、過濾和位置估計，并且改變了常用蒙特卡羅的過濾方法，使用誤差補償?shù)倪\動模型進行樣本過濾，避免了過濾階段大量的循環(huán)計算開銷。仿真表明本文算法在保證一定定位精度的情況下，節(jié)約了采樣次數(shù)和能耗，減少了