（通信与信息系统专业论文）基于扩展剩余定理的wsan节点测距定位技术研究.pdf

西南交通大学硕士研究生学位论文第1 页 摘要 无线传感与激励网络( w i r e l e s ss e l l s o ra n da c t u a t o rn e t w o r k s ，w s a n s ) 是近年来提出 的一种由无线传感器网络( w i r e l e s ss e n s o rn e t w o r k s ，w s n s ) 发展而来的新型网络，其一 般由传感器节点和激励器节点组成。在无线传感与激励网络中，激励器节点通常具有 高效的计算能力、较高的能量以及较大的功率，其可以对传感器节点发送过来的传感 信息进行分析、比较、判断，并在必要的时候作出相应的反馈动作。因此，无线传感 与激励网络具有远强于无线传感器网络的功能。 类似于无线传感器网络，传感器节点位置信息在无线传感与激励网络中同样是一 种关键信息。只有知道了准确的位置信息，传感器节点所感知的传感信息才有意义， 激励器节点也才能前往事件发生地作出适当的动作反馈。因此，节点定位技术是无线 传感与激励网络中的一项关键支撑技术。 2 0 0 9 年，中国剩余定理( c h i n e s er e m a i n d e rt h e o r e m ，c r t ) 首次被应用到无线干涉 定位系统( r a d i oi n t e r f e r o m e t r i cp o s i t i o n i n gs y s t e m ，r i p s ) 中进行测距。由于中国剩余定 理可以很好的解决相位模糊问题，因此基于中国剩余定理的测距方法一般具有较好的 估计精度。近年来，中国剩余定理逐渐被应用到无线传感与激励网络中进行测距，以 实现对传感器节点的定位。为此，本文致力于基于中国剩余定理的测距定位技术的研 究，主要工作包括： 首先，本文分析研究了载波相位测量方法，重点研究了一种基于d f t 相位的正弦 波频率和初相的高精度估计方法，为后续研究打下了基础。 其次，对目前已有研究的四种中国剩余定理的求解方法，即传统中国剩余定理、 闭式的中国剩余定理、高效中国剩余定理以及多频中国剩余定理，进行了较详细的理 论分析与性能比较。 然后，将上述算法应用于无线传感与激励网络中对未知位置节点的测距，设计了 相应的测距算法，分析了各算法的性能特点，并通过仿真实验分析比较了各自在估计 精度、计算复杂度以及鲁棒性等方面的差异，并讨论了各算法的适用场景。 接着，对一种新出现的广义中国剩余定理进行了改进，提出了一种基于广义中国 剩余定理的距离估计新方法。该方法利用中国剩余定理的性质，通过查找各余数误差 的统计中值，并将余数误差为统计中值的余数作为参考项，求解未知的节点间距离。 理论分析和仿真结果表明，和原算法相比，该方法有效提高了正确估计的概率和估计 精度。 最后，对本文开展的各项工作进行了总结，对未来工作进行了展望。 关键词：无线传感与激励网络；中国剩余定理；测距；节点定位 a b s t r a c t w t r e l e s ss e n s o ra n da c t u a t o rn e t w o r k ( w s a n ) i sal d n do fn e ww i r e l e s sn e t w o r kw h i c h w a sp r o p o s e di nr e c e n ty e a r sa n do r i g i n a t e df r o mw i r e l e s ss e n s o rn e t w o r k ( w s n ) w s a ni s c o m p o s e do fag r o u po f s e n s o r sa n da c t o r sl i n k e db yw i r e l e s sm e d i u mt op e r f o r md i s t r i b u t e d s e n s i n ga n da c t i n gt a s k s i nw s a n s ，a c t o r sa r cr e s o r r c er i c hn o d e sw i t hb e t t e rp r o c e s s i n g c a p a b i l i t i e s ，h i g h e r t r a n s m i s s i o np o w e r sa n dl o n g e rb a t t e r yl i f e a c t o r sa n a l y z et h e i n f o r m a t i o ng a t h e r e df r o ms e n s o r sa n dt h e nt a k ed e c i s i o n sa n dp e r f o r ma p p r o p r i a t ea c t i o n s u p o nt h ee n v i r o n m e n t t h u s ，w i r e l e s ss e n s o r a n da c t o rn e t w o r ki sm u c hp o w e r f u lc o m p a r e d w i t l l w s n s i m i l a rt oi nw s n n o d el o c a l i z a t i o ni sa l s oak e yi s s u ei nw s a n t h en o d el o c a t i o n m e s s a g ei si n d i s p e n s a b l et om a n ya p p l i c a t i o n so fw s a n i nw s a n s ，s e n s o r sh a v e t ok n o w t h e i rl o c a t i o nt ot e l la c t o r s w h a th a p p e n e di nw h e r e ”a n do n l y 、i t l in o d e sl o c a t i o n m e s s a g e ，c a na c t o r sp e r f o r ma p p r o p r i a t ea c t i o n si nt h ep l a c ew h e r ee v e n ti s o c c u r e d t h e r e f o r e ，n o d e sp o s i t i o n i n gt e c h n o l o g yi so n eo f t h ek e ys u p p o r tt e c h n o l o g i e si nw s a n s i n2 0 0 9 ，c h i n e s er e m a i n d e rt h e o r e m ( c r t ) w a sf i r s t l yu s e di nd i s t a n c ee s t i m a t i o ni n r a d i oi n t c r f e r o m e t e rp o s i t i o n i n gs y s t e m ( r i p s ) a sc r tc a l lb ee f f e c t i v e l yu s e dt os o l v et h e p h a s ea m b i g u i t yp r o b l e m ，t h ed i s t a n c ee s t i m a t i o na l g o r i t h mb a s e do nc r tu s u a l l yh a s h i g h e re s t i m a t i o na c c u r a c y i nr e c e n ty e a r s ，c r th a sb e e na p p l i e di nt h ed i s t a n c ee s t i m a t i o n b e t w e e ns e n s o r sa n da c t o r st op o s i t i o n i n gs e n s o r si nw s a na n dt h er e s e a r c hi nt h i sa r e ai s s t i l ll i m i t e d t h e r e f o r e ，i nt h i st h e s i s ，t h er a n g i n ga n dl o c a t i o nt e c h n o l o g yb a s e do nc r ti n w s a n sw a ss t u d i e di nd e t a l ，m a i nw o r ki nt l l i st h e s i si n c l u d e d ： f i r s t l y , t h e c a r r i e rp h a s em e a s u r e m e n tt e c h n o l o g yw a ss t u d i e d ah i g h - a c c u r a c y f r e q u e n c ya n dp h a s ee s t i m a t i o nm e t h o do fs i g n a l - t o n eb a s e do nd f tp h a s ew a sm a i n l y r e s e a r c h e da n dt h ef o u n d a t i o nf o rt h ef u t u r er e s e a r c hw a sl a i d s e c o n d l y , f o u rk i n d so fs o l u t i o nm e t h o d so fc h i n e s er e m a i n d e rt h e o r e m ( c r t ) w h i c h a r ek n o w na st r a d i t i o n a lc r t , e f f i c i e n tc r t , c l o s e d - f o r mc r ta n dd u a l f r e q u e n c yc r t w e r es t u d i e da n dt h e i rp e r f o r m a n c ew a sa n a l y z e da n dc o m p a r e di nd e t a i l t h i r d l y , t h ef o u rk i n d so fc r t w e r eu s e di nd i s t a n c ee s t i m a t i o ni nw i r e l e s ss e n s o ra n d a c t o rn e t w o r k s ，f o u rd i s t a n c ee s t i m a t i o nm e t h o d sw e r od e s i g n e db a s e do nt h ef o u rk i n d so f c r ta n dt h ec h a r a c t e r i s t i co ft h ef o u rm e t h o d sw e r ea n a l y z e d t h ed i f f e r e n c ea te s t i m a t i o n p r e c i s i o n , c o m p l e x i t ya n dr o b u s t n e s sf o rt h e s em e t h o d sw e r ec o m p a r e db a s e do ns i m u l a t i o n a n dt h es c e n a r i o sw h e r ee a c hm e t h o di sa p p l i c a b l et ow e r ep o i n to u t b e s i d e s ，b a s e do nt h ei m p r o v e m e n tt ot h eg c r t ( g e n e r a lc h i n e s er e m a i n d e rt h e o r e m ) 西南交通大学硕士研究生学位论文 第1 ii 页 u s e di nt h ed i s t a n c ee s t i m a t i o ni nr i p s ，an e wd i s t a n c ee s t i m a t i o na l g o r i t h mw a sp r o p o s e d m a k i n gu s eo ft h ep r o p e r t yo fg c r t , t h i sa l g o r i t h me s t i m a t e d t h eu n k n o w rd i s t a n c e b e t w e e nn o d e sb ys e a r c h i n gt h es t a t i s t i c a li n t e r m e d i a t ev a l u eo fr e m a i n d e re r r o r sa n du s i n g t h ei n t e r m e d i a t ev a l u e 硒t h er e f e r e n c ei t e r n t h et h e o r e t i c a la n a l y s i sa n ds i m u l a t i o nr e s u l t s s h o wt h a tt h ee s t i m a t i o na c c u r a c yw a se n h a n c e da n dt h ee f f e c t i v e n e s so ft h em e t h o dw a s v e r i f i e d f i n a l l y , t h er e s e a r c hw o r kw a ss u m m a r i z e da n dt h ep o t e n t i a lr e s e a r c ht o p i c si nf u t u r e w e r ed i s c u s s e d k e yw o r d s ：w 饥l e s ss e n s o ra n da c t o rn e t w o r k ；c h i n e s er e m a i n d e rt h e o r e m ；d i s t a n c e e s t i m a t i o n ；p o s i t i o n i n g 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 页 1 1 课题的研究背景和意义 第一章绪论 无线传感与激励网络( w i r e l e s ss e n s o ra n da c t u a t o rn e t w o r k ，w s a n 3 是一种在无线传 感器网络( w i r e l e s ss e n s o rn e t w o r k , w s n ) 的基础上引入各类激励器节点衍生出来的新 型网络，w s a n 中，传感器节点通过节点内置的传感器感知节点所在地的目标对象的 相关信息，并对采集到的信息进行初步处理后传递给中心接收器或者激励器节点。 w s a n 中得激励器节点一般具备较强大的信息处理能力、较强的功率，可以根据传感 器节点采集的信息的内容完成动作反馈的任务【1 4 - 9 1 。 关于w s a n 的研究起始于2 1 世纪初期，w s a n 概念的明确提出是在2 0 0 4 年由i a n ea k y i l d i z 等人完成的。2 0 0 7 年，这一概念被人们逐渐接受，w s a n 受到的关注度也 越来越高。2 0 0 7 年到2 0 1 1 年，是w s a n 的起飞期，出现了较多关于w s a n 的研究， 基于w s a n 理论的应用也开始应用。 w s a n 和传统的w s n 相比，一个重要的区别在于激励器的引入【l 】 4 - 9 。在w s a n 中，激励器节点可以对其接收到的传感器发送的信息进行分析、比较、判断，在需要 时进行恰当的动作反馈。为了使激励器节点对发生的事件做出快速的反馈，传感器节 点采集到的信息必须及时传递给激励器节点。所以，w s a n 对于节点之间通信的实时 性要求比较高。 和传统的w s n 相同，w s a n 在环境监控、节能减排、物流管理、食品安全、人 员识别等领域有着非常广阔的应用前景i l 】。此外，由于激励器节点的引入，w s a n 已 经具备了初步的改变世界的能力，使得w s a n 可以应用在许多w s n 无法应用的领域。 目前，已经出现了一些基于w s a n 的应用【l 】 4 - 9 1 。例如在2 0 0 6 年，p a v a ns i k k a 、p e t e r c o r k e 等人设计了一种可以用于农场管理和监控的w s a n 系统。这种系统可以有效的 监测土壤中的p h 值，计算农场动物需要的水分和食物数量，追踪农场的动物的位置【2 l 。 2 0 0 7 年，面mw a r k 等人设计了一种用于农场牛类饲养的w s a n 应用，这种应用可以 有效防止牛进食时因距离过近而发生争斗。当两头牛距离比较近时，安装在牛身上的 传感器节点装置会向激励器节点装置发出信号，激励器装置做出反馈，促使牛彼此分 开【3 1 。 在w s a n 中，检测和反馈节点的位置信息是至关重要的。一方面，只有知道了准 确的位置信息，传感器节点所感知的信息才有意义：另一方面，当有事件发生时，激 励器节点也只有知道当前事件发生的位置才能前往事件发生地作出相应的决策。因此， 节点定位技术是w s a n 中的一项关键技术。w s a n 中的节点一般采用电池供电，使得 其存在成本、功耗、节点体积、扩展性等方面的限制，因此在节点上采用g p s 定位并 西南交通大学硕士研究生学位论文第2 页 不现实。此外，由于w s a n 具有实时性和协调性的要求，迫切需要研究、开发基于 w s a n 节点自身的定位技术。高精度的定位技术是w s a n 推广、应用需要研究的一项 关键技术。而在w s a n 中，基于测距的定位技术其定位精度较高，因此，对w s a n 节点测距技术进行研究既有理论意义，又有现实意义。 1 2 国内外研究现状 目前国内外直接针对w s a n 开展的相关研究比较有限，w s a n 的理论基础比较薄 弱，但w s n 节点定位技术已经比较成熟。现将w s n 中与本课题有关的定位技术总结 如下： 1 2 1 节点定位算法分类 目前常用的定位算法按照不同的原则大致可以分成以下五类： l 、基于测距( r a n g e b a s e d ) 技术和非基于测距( r a n g e 舶e ) 技术的定位算法 基于测距的定位算法通常需要通过测量未知节点到多个锚节点之间的距离，随后 结合各个锚节点的坐标，进而利用基于测距的定位技术，以确定未知节点的坐标。一 般情况下，基于测距的定位算法分为两个步骤。首先，需要测量未知节点到多个锚节 点之间的距离；其次，根据测得的距离值，结合适当的算法，估计未知节点的坐标。 现有的测距技术大致有t o a ( t i m eo fa r r i v a l ) 、a o a ( a n g l eo fa r r i v a l ) 、t d o a ( t i m e d e l a yo f a r r i v a l ) 、r s s i ( r e c e i v e ds i g n a ls t r e n g t hi n d i c a t o r ) 以及最近出现的基于中国剩余 定理( c m n e s er e m a i n d e rt h e o r e m ，c r t ) 的测距技术五种。非基于测距的定位算法仅基于 网络连通性即可对未知节点的进行定位。在估计待定节点的位置信息的过程中，减少 了测距的过程，从而降低了网络的硬件要求，降低了节点的能耗，满足了w s n 应用的 实际需求，但是非基于测距的定位算法其定位精度一般较低，不适用于大部分对定位 精度有较高的要求的场景【胁1 2 j 。 2 、分布式和集中式的定位算法 集中式的定位算法，通常是需要定位的未知节点将包含其位置的信息传递给中心 节点，由该节点对所有节点的位置信息进行集中计算。而分布式的定位算法，通常指 未知节点自行计算自身的位置信息。集中式和分布式的算法各有优缺点：前者的优点 是中心节点的计算能力和存储能力比较强大，对算法的计算量的要求较低，因此其定 位的未知节点位置信息精度较高。然而，由于整个网络的未知节点的定位都需要中心 节点完成，因此，距离其较近的节点的通信量会比较高，使整个网络的能耗分布不均， 大大降低了网络的寿命。分布式的定位算法则与此相反，恰好可以使整个网络的能耗 分布较为均匀，提高了网络的使用寿命。并且由于未知节点的定位是通过节点自身完 西南交通大学硕士研究生学位论文第3 页 成的，定位算法的计算复杂度受网络规模的影响较小【舡1 2 】。 3 、递增式的和并发式的定位算法 递增式的定位算法通常先是锚节点周围的未知节点优先进行定位，之后按未知节 点与锚节点之间的距离由短到长的顺序对其他未知节点依次进行定位；并发式的定位 算法是指网络中的所有未知节点在需要时同时进行定位。从定位精度方面来说，由于 前者是对未知节点依次定位，难免会存在一定的定位误差累加，因此，前者的定位精 度低于并发式定位的估计精度。但是，并发式的定位算法对锚节点的通信半径有较大 的要求，一般适用于面积较小的定位场景【l o q 2 。 4 、绝对定位和相对定位 绝对定位算法要求在多次定位的过程中使用同样的坐标系，比如地理坐标系；相 对定位算法一般是通过人为选取网络中某一节点或者部分节点作为参照物，来对未知 节点进行定位。通常来说，目前使用的比较多的是绝对定位，绝对定位不仅可以使所 有的节点具有唯一的位置信息，而且可以采用多次测量的办法提高定位精度。特别的， 对于移动的无线传感器网路来说，绝对定位能够更好的反应当前网络的移动情况l l 州射。 5 、基于锚节点( b e a c o n b a s e d ) 和非基于锚节点( b e a c o n f r e e ) 的定位算法 根据锚节点在定位过程中是否必需，可以把定位算法分为两类，基于锚节点 ( b e a c o n b a s e d ) l 拘定位算法和非基于锚节点( b e a c o n f r e e ) 的定位算法。锚节点在基于锚节 点的定位算法的定位过程中其坐标信息是已知的，可以充当定位的参考点；非基于锚 节点的定位算法则不需要预先知道位置的参考节点，只需要测得各节点间的相对位置。 在定位过程中，所有的节点都可以被当做参考节点，并能够将邻近的节点的位置信息 估计出来。最后系统根据得到的所有的坐标系统的信息，产生一个整体相对的坐标系 统 i o - 1 2 1 。 1 2 2 现有的对中国剩余定理进行的研究与应用 中国剩余定理( c h i n e s er e m a i n d e rt h e o r e m ，c r t ) 是由一组模数和对应的余数，利用 一定的数学方法计算被除数的过程【1 3 1 9 1 。传统的中国剩余定理存在着自身的局限性： 首先，c r t 要求其模数必须两两互质。其次，c r t 鲁棒性较差，在余数存在误差的情 况下估计出的被除数的误差很大。目前针对传统的中国剩余定理，已经有学者提出了 各种改进的中国剩余定理，改进的中国剩余定理目前已经被广泛应用于数字信号处理、 计算机、编码、密码学等领域【2 0 2 引。近年来对c r t 进行的研究主要有以下成果： 2 0 0 5 年，文献【2 9 】提出了一种广义的中国剩余定理1 2 9 1 ，将传统的中国剩余定理从 判决单整数发展到判决多整数，为了使多整数仍可从余数集中判决出来，文中提出了 对余数集的元素错误个数以及余数最大误差限度的要求，并将其应用于频率估计中。 但是这种算法在计算被除数的时候需要进行一个二维的最优化搜索过程，使其计算复 ，西南交通大学硕士研究生学位论文第4 页 杂度很高。 2 0 0 7 年，文献 3 0 1 利用相位展开的原理，提出了一种鲁棒的c r t 求解算法t 3 0 l ，这 种算法可以通过多个有误差的余数实现对待估计整数的重构。这种算法的优点在于其 可以不必更正余数误差就可以对整数进行重构，降低了所有重构整数的误差。该算法 也需要进行一个二维的搜索过程，仍然没有降低计算复杂度。 2 0 0 7 年，文献【3 1 1 针对文献 3 0 1 所需要的二维检索过程进行了改进，利用c r t 的 相关性质对二维检索的范围进行了限定，在保证算法精度的同时使得其复杂度比文献 【3 0 】中的算法有所降低。 2 0 0 8 年，文献 3 2 1 对文献 3 1 1 进行了进一步的完善，提出了一种快速稳健的c r t 算法 3 2 1 ，这种算法将以前的算法二维求解过程简化为一维求解过程，简化了算法的求 解过程。 2 0 0 9 、2 0 1 0 年，文献 3 5 】、文献 3 6 1 提出了一种稳健的c r t 算法，这种算法指出， 如果余数误差最大值小于所有模数的最大公约数的四分之一，那么求解出来的整数引 入的误差是有界的。这种算法有效的解决了传统的中国剩余定理的鲁棒性较差的问题， 并且，两篇文献分别将这种算法应用于频率估计和雷达中移动目标的监测中，取得了 较好的效果。 2 0 0 9 年，文献 3 3 1 、【3 4 1 利用文献 3 2 】提出的稳健中国剩余定理，提出了一种新的 在多个欠采样的信号中进行自适应频率估计的算法。和传统的利用耐奎斯特采样率的 算法相比，该算法可以有效的降低采样速率、提高估计精度。 2 0 1 0 年，文献 3 7 1 提出了一种闭式稳健的c r t ，而且给出了这种算法有效时的必 要条件。并且将这种算法和传统的中国剩余定理、基于遍历的中国剩余定理做出了理 论上的分析以及仿真性能上的比较。和基于遍历的中国剩余定理相比，这种算法降低 了计算复杂度，但在精度上与前者有着同样的性能。 2 0 1 0 年，文献 3 8 1 、【3 9 】完善了r c r t 重构算法【弼。3 9 】，对影响算法求解出来的整数 的误差的因素进行了分析，得出了求解出的整数无误差时的模数必须满足的条件。并 在文章的最后利用该算法进行信号参数估计，指出了算法的实用性。 2 0 1 0 年，文献 4 0 】、1 4 1 针对r i p s 系统中测量距离差时的复杂搜索过程，将c r t 应用于无线传感器网络中的距离差估计中。该方法在求解c r t 的待估计整数时，利用 中国剩余定理的性质，利用闭式计算得出未知整数，降低了c r t 求解算法的计算复杂 度【4 1 1 。同时为了克服传统的中国剩余定理对噪声敏感的特点，利用算法中加权系数 具有的一些性质来减小噪声对估计结果的影响，提高了算法的鲁棒性。 2 0 1 1 年，文献 4 2 1 在文献 4 1 1 的基础上提出了一种多频c r t ，这种方法通过选取所 采用的载波的波长为一系列连续的整数，然后利用波长连续的两个载波进行载波相位 测量，继而利用c r t 求解未知距离。最后对求出的一系列的位置距离利用统计学的方 西南交通大学硕士研究生学位论文第5 页 法进行处理，得出最终的位置距离。这种方法的优点在于：l 、可以比较灵活的选取模 数，适用范围更广；2 、由于采用了多次求精的方法，和原算法相比，其在噪声较大的 环境下估计精度将会提高，但是在噪声较小的环境下其估计精度如何需要进一步研究。 这种算法的缺点在于其提高了算法的计算复杂度。 1 2 3 国内外研究现状总结 目前国内外对改进c r t 的求解方法和改进基于测距的定位算法的研究较多。总的 来说，现存的算法存在一些问题： l 、目前的研究大都是针对w s n 的，缺乏可以有效适用于w s a n 的基于c r t 的 定位算法。目前尚未有将现有的c r t 算法系统地应用到w s a n 中进行测距定 。位的算法； 2 、基于传统的c r t 的测距算法对噪声的敏感性很强，如何有效的改进传统的 c r t 求解方法，提高算法的鲁棒性是一个需要考虑的问题； 3 、目前的c r t 的求解方法不是最优的，仍可以对其进一步优化。 。 4 、目前出现的c r t 算法有很多，到底哪种c r t 算法更适合于应用到w s a n 中 有待研究。 目前国内外对于将c r t 应用于测距的研究很少，在如何有效的利用c r t 进行定位 方面有很大的研究空间。而且目前将基于c r t 的测距定位算法运用于w s a n 中进行 距离估计的算法较少，算法有较大的改进空间，可以进行深入研究。 1 3 本文的研究内容与结构安排 在w s a n 中，定位技术是整个w s a n 的关键技术，节点的定位具有十分重要的 意义。作为w s a n 的支撑技术，定位技术已经成为了当前各国学者研究的热点。 对于w s a n 中的定位来说，存在着两个难点：一方面，由于w s a n 采用无线介 质传输信号，比较容易受热噪声、多径、非视距等效应的影响，使其估计精度降低； 另一方面，考虑到节点能量和计算能力有限，计算复杂度较高的算法一般不适用于在 w s a n 中进行定位。而由于基于中国剩余定理的测距定位算法具有的精度高、计算复 杂度低的特点，使其十分适用于w s a n 定位中。 目前的中国剩余定理的求解方法大致有两类：l 、基于检索的c r t 求解方法；2 、 基于闭式一次求解c r t 的求解方法。对于第一类c r t 的求解方法来说，其优点在于其 估计精度一般较高，然而其计算复杂度则一般较大；对于基于闭式一次求解c r t 的求 解方法，和基于检索的c r t 求解方法相比，其估计精度不如第一类，但是相差不大， 而且其计算复杂度较低，针对w s a n 中的能耗和实时性的要求，本文借鉴基于检索的 西南交通大学硕士研究生学位论文第6 页 c r t 求解方法，主要研究基于闭式一次求解c r t 的求解方法应用于w s a n 中进行测 距的有效性。 本文针对基于中国剩余定理的测距定位算法进行了深入的研究，并实时关注国内 外在中国剩余定理的求解和应用领域的新进展。在此基础上，本文将中国剩余定理算 法应用到w s a n 测距中，设计了相应的测距算法。并提出了一种基于中国剩余定理的 w s a n 距离估计新方法，将其和基于测距的定位算法结合起来，估计未知节点的坐标 信息。论文的结构安排如下： 第一章阐述了本课题的研究背景和意义，简要介绍了w s a n 的起源以及应用前景， 重点介绍了当前国内外对于基于测距的定位算法和中国剩余定理的研究现状，最后对 当前的研究中的重点和难点进行了总结。 第二章对w s a n 、w s a n 中的定位技术和中国剩余定理进行了综述。第一部分详 细介绍了w s a n 的特点、网络体系结构以及其中的关键技术；第二部分概述了当前 w s a n 诧位技术的研究现状；第三部分对传统的中国剩余定理以及如何将中国剩余定 理应用于w s a n 中进行测距做了简要的分析。 第三章研究了一种典型的载波相位测量算法以及几种典型的基于中国剩余定理的 测距定位算法。第一部分主要介绍了一种典型的载波相位测量算法的原理，随后对其 进行了仿真实验；第二部分对目前已有研究的四种中国剩余定理算法进行了系统的分 析和性能比较，并将上述算法应用到w s a n 测距中，设计了相应的测距算法。第三部 分是对第二部分涉及的几种典型的基于中国剩余定理的测距定位算法的仿真实验，并 根据仿真结果，对上述几种算法的性能做出了详细的分析和比较。为本文第四章提出 的算法提供了理论的基础。 在第三章的基础上，第四章提出了一种新的基于改进广义中国剩余定理的w s a n 距离估计新方法。详细的介绍了改进的中国剩余定理的原理，并将改进的中国剩余定 理应用劐w s a n 中进行距离估计，详细讲述了算法的步骤。之后，对提出的新方法进 行了仿真实验，将其与第三章所述的几种典型的基于中国剩余定理的测距定位算法进 行了比较，并对其进行了系统的性能分析。 最后，在第五章，总结了论文的工作，提出了研究中有待解决的问题，指出了下 一步的研究方向。 西南交通大学硕士研究生学位论文第7 页 第二章无线传感与激励网络定位及中国剩余定理综述 2 1 无线传感与激励网络综述 2 1 1w s a n 的特点及网络体系结构 无线传感与激励网络( w i r e l e s ss e n s o ra n da c t o rn e t w o r k s ，w s a n s ) 是一种由传感器 节点和激励器节点组成的，可以通过无线信号完成信息感知和动作反馈的新型网络。 w s a n 中的传感器节点具有功耗低、成本低以及节点计算和通信能力有限的特点，可 以监测、感知和采集节点所在地信息，并能够将自身采集到的信息传递给激励器节点； 激励器节点则一般具备较强大的信息处理能力、较强的传输功率以及较长的使用寿命， 负责完成针对传感器节点传输过来的感知信息进行动作反馈的任务。特别的，在目标 区域中，有时布设成百上千的传感器节点有时是必要的，但考虑到激励器节点一般具 有自主移动性的特点，仅需要布设少数的激励器节点i l j 。 与无线传感器网络( w i r e l e s ss e n s o rn e t w o r k s ，w s n s ) 相比，w s a n 引入了激励器节 点( a c t o r ) ，因此其不仅具有感知节点所在地信息的功能，还具备了初步改变世界的能力， 可以对相应的信息进行动作反馈，是w s n 的迸一步升级i l 】。与w s n 相比，w s a n 具 有以下特性： ( 1 ) 实时性：在w s a n 应用场景下，首先，激励器节点需要对传感器节点传输来的 信息做出快速反馈动作，比如，在防范火警的w s a n 应用中，要求激励器节点能够很 快的对收集到的火警信息作出反应；其次，在激励器节点作出反应时，采集和传递数 据的传感器节点与激励器节点之间的通信必须保持其实时性和有效性。因此，w s a n 对于传感器节点和激励器节点之间、激励器节点和激励器节点之间通信的实时性要求 比较高【。 ( 2 ) 协调性：和w s n 中的每个单独的传感器节点都可以承担信息采集的任务不同， 由于需要从传感器节点向激励节点传输感知信息，w s a n 中需要对相应的传感一激励 节点，激励一激励节点进行有效的协调，以调度对应的最优激励节点做出实时准确的 判决，并采取有效的反馈动作【i j 。 ( 3 ) 移动性：和w s n 相比，w s a n 通常应用于移动场景。为了使w s a n 中的节点 能够更好地满足w s a n 网络在实时性和协调性方面的要求，w s a n 中的传感器和激励 器节点需要进行有效、合理的移动【i j 。 西南交通大学硕士研究生学位论文第8 页 图2 1 传感器节点与激励器节点体系结构图( a ) 传感器节点( b ) 激励器节点 如图2 1 所示，w s a n 引入了激励器节点，激励器节点可以将可以通过控制器对 收集到的传感信息做出相应的决策，通过d a c 将激励请求转化为模拟信号，由执行单 元进行相应的动作反馈。 图2 2w s a n 物理结构图 如图2 2 所示，传感器节点和激励器节点事先被布置到目标区域，传感器节点即可 以向激励器节点传输激励请求，又可以把激励请求传输到汇聚节点。激励器节点根据 收到的激励请求作出相应的动作反馈。汇聚节点则需要担负起和网络中的节点以及控 制台通信的任科1 1 。 西南交通大学硕士研究生学位论文第9 页 2 1 2w s a n 中的关键技术 近年来，w s a n 已经引起了国内外学术界和工业界的广泛关注，但一些w s a n 中的关键的理论基础、理论体系尚不健全，有待进一步完善，关键技术还有待深入研 究。 类似于传统的w s n ，节点位置信息在w s a n 中同样是一种关键信息。在w s a n 中，监测和反馈活动节点的位置信息是至关重要的，但是网络中多数节点不能预测自 己的位置，所以节点定位技术是w s a n 的支撑技术。同样的，只有知道了准确的位置 信息，传感器节点所感知的测量数据才有价值。在w s a n 中，首先，传感器节点必须 明确该节点当前所处的位置，才能明确某些事件发生的地点，以实现有效监测外部环 境；其次，只有知道包含节点位置的有效信息，才能派遣最有的激励器节点及时的进 行反馈动作。节点定位技术是按照一定的定位机制，利用某些特定的定位算法确定每 个节点的位置。此外，由于w s a n 具有实时性和协调性的要求，因此，针对w s a n 设计切实可行的定位算法是必须的i l j 。 2 2w s a n 中的测距技术及中国剩余定理应用于测距原理概述 2 2 1w s n 中的测距技术 目前，w s n 中常用的测距技术主要有：t o a ( t i m eo fa r r i v a l ) 、t d o a ( t i m e d i f f e r e n c eo fa r r i v a l ) 、a o a ( a n g l eo fa r r i v a l ) 、r s s i ( r e c e i v e ds i g n a ls t r e n g t hi n d i c a t o r ) 四种。 l 、t o a 测距技术 t o a 技术需要从锚节点发射一个无线信号，当信号到达未知节点时记录信号的传 播时间t ，之后利用f 乘以信号传播的速度便可以得到未知节点到锚节点的距离。t o a 的优点在于其估计精度较高，其主要的误差原因是由于设备、多径、非视距等因素引 起的信号传播的时延。其缺点主要是：1 、t o a 测距技术需要有额外设备的支持，增加 了定位的成本；2 、t o a 测距技术对时间同步的要求较高；3 、当估计的距离较短时， t o a 测距技术一般存在较大误差【协4 6 1 。 2 、t d o a 测距技术 t d o a 测距技术首先需要在锚节点发射两种信号，然后在需要测距的未知节点处 记录两种信号到达的时间差f ，最后基于f 通过一定的方法估计出待测距离。t d o a 的 主要优点在于：1 、估计精度高；2 、估计时延小。不过t d o a 的一些缺点却限制了这 种测距技术的使用：1 、对时间同步仍然有较高的要求；2 、由于t d o a 技术一般需要 西南交通大学硕士研究生学位论文第10 页 使用超声波信号，而超声波信号在空气中的传播距离通常是较短的，因此，t d o a 技 术的测距范围有限。3 、多径、非视距效应对t d o a 测距技术的测距性能影响较大 4 3 - 4 6 。 3 、a o a 技术 不同于t o a 技术和t d o a 技术，a o a 技术是基于信号的到达角度进行测距的。 a o a 技术的一般过程是：1 、发射端发送信号：2 、接收端利用天线阵列等额外设备测 量到达信号的到达方向；3 、根据多个信号的到达方向，结合三角定位法确定未知节点 的位置孑a o a 技术的优点在于其定位过程简单，算法复杂度低。其缺点在于：l 、其 性能容易受非视距效应的干扰，因此，a o a 不适用于较复杂的环境；2 、a o a 需要天 线阵列等硬件设备，成本高、功耗大 4 3 4 6 1 。 4 、r s s i 测距技术 简单的说，r s s i 测距技术就是根据发射端到接收端的发射信号的能耗，结合能耗 公式以及经验模型来进行测距的。r s s i 测距技术的优点在于：其对节点的硬件要求较 低，网络成本低。其缺点在于：由于r s s i 技术容易受多径效应、非视距效应、噪声等 的干扰，因此，其测距精度较低【4 3 删。 2 2 2 中国剩余定理简介 简单的来说，中国剩余定理就是由一组互质的模数和对应的余数估计被除数的过 程。假设为一正整数，m 鸠 心为三个模数，i ，吒，r l 为对应的己个余数， 也就是说： n 量吒m o d m o r n = 吩m + ( 2 1 ) 式( 2 1 ) 中，珥是未知整数，l f 三。令：p = t c m ( m , ，鸠，帆) 。如果所有的m 都互质，而且满足：0 n p 的话，那么可以由下式唯一的估计出来： = ( ) ( m o d p ) ( 2 2 ) 其中， 奶= s 墨 ( 2 - 3 ) st=p|mt(2-4) 岛为s 的模逆，满足：墨墨毫l ( m o d m ) 以上所述为中国剩余定理的解法。这种解法有着较大的缺陷：一方面，当余数有 误差存在时会对估计出来的被除数引入很大的估计误差；另一方面，当模数不互质时， 中国剩余定理就不能进行被除数的估计了。这些缺陷使得中国剩余定理存在着一定的 局限性。因此，对于中国剩余定理的改进是迫切需要的。 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 1 页 2 2 3 中国剩余定理应用于w s a n 中进行测距 在w s a n 中，激励节点具有较大的功率、较高的能量，而且其位置信息一般是已 知的，因此，在w s a n 测距定位中，完全可以将激励节点作为锚节点进行测距定位。 测距时可以利用载波相位测量技术 4 7 - 5 2 通过射频信号估计未知节点到锚节点之间 的距离，这种方法精度高、时延小。其一般过程为：首先，锚节点发送初相为 仍( 汪1 ，2 ，七) 、频率为z ( f = 1 ，2 ，后) 的七个波；其次，在未知节点处进行载波相位测