无线传感器网络节点定位技术

无线传感器网络节点定位技术的重要课题。根本概念描述节点n〕和未知节点〔n。通常将自身位置的节GPS定位设备〔或北斗卫星导航系统2-1所示。UUUUUUB UUUBUUUUUUUUUBUBUUU2-1无线传感器网络中信标节点和未知节点Figure2-1Beaconnodesandunknownnodesofwirelesssensornetwork2-14个信标节点和数量众多的未知节点组成。U来表示，未知节点通过四周的信标节点或已实现自身定位的未知节点通过肯定的算法来实现自身定位。下面是无线传感器网络中一些常用术语：〔rs通信的节点；跳数〔pt：需要的最小跳段总数；连通度〔y：一个节点拥有的邻居节点数目；〔pe和；接收信号传播时间差(TimeDifferenceofArrival，TDOA)：信号的传输速度所造成的时间差；接收信号传播时间eof：信号在两个不同节点之间传播所需要的时间；信号返回时间〔dpeoft，：信号从一个节点传到另一个节点后又返回来的时间；Arrival，AOA)：节点自身轴线相对于其接收到的信号之间的角度；线信号到达传感器节点后的强弱值。节点定位技术性能评价标准通常状况下有以下几个指标来衡量：l〔通常为坐标〕与其真实位置之间的接近程度，它是衡量传百分比。〔egofnWSN掩盖大范围的节点定位才有意义。节点密度〔ey：节点密度就是指的播撒的传WSN中针对不同的定位算法所需要节点密度也ofBeaconNode：信标节点密度是指信标节点在整个WSN中所占的比例。信标节点具有自身定位功的凹凸。容错性和自适应性〔tedy：所t，精准地说是容故障，而并非容错误〔r。自适应性可以看作是一个能依据环境变化能够智作在最优状态。安全性指的是指系统对合法用户的响应及对非法恳求WSN通常工作在物理环境较性。rnWSN能够以较小的能耗和高效的能量利用率来实现安全定位是当前争论的所面临首要的问题[23]。代价与本钱〔tdn：定位算法的代价应使定位系统的代价最小，如定位所需的计算量、通信量、存储空间等。器网络的设计过程中要结合实际状况综合考虑。传感器网络节点定位算法在定位的实现过程中有很多算法，依据不同的标准有不同的分类方法。最常见的分类是：基于测距的(Range-Based)定位算法和距离无关的(Range-Free)离时，然后才能计算出未知节点坐标信息，这样的定位方法就可以称为Range-Based的定位算法。反之，其它的算法无需测量节点之间的距离值就称之Range-FreeRange-BasedRange-Free的定位低本钱等应用领域。Range-Free的定位算法实现起来比较简洁，计算量也较小，但并不能实现高精度的定位，是一种粗精度的算法。基于测距的定位算法TOATDOAAOA、RSSI等常用的测距技术来测量各个未知节点到信标节点确实定距离值，这个阶〔计算坐标〕阶段，即利用测距阶NameExtrahardwareTOAYEffectivedistanceshortInterferencerejectionweakerDistance-measuringerrorsmallerTDOAYshortestweaksmallestAOAYNameExtrahardwareTOAYEffectivedistanceshortInterferencerejectionweakerDistance-measuringerrorsmallerTDOAYshortestweaksmallestAOAYshortestweaksmallest〔一〕测距阶段算法分析：TOA是依据信号的传播时间计算被测节点之间的距离。TOA算法虽然定位TDOATOA的根底上所形成的节点和放射节点之间的距离值。AOATriangulation来进展定位运算。在AOA算法中，未知节点首先能很差，不能够满足现实生活中较多电磁干扰的环境中使用。RSSI是利用信道衰减模型，依据所接收到的信号的强弱来实现节点的定位这就极大的降低了定位精度[24-25]。PDOA是通过测量接收信号相位差，求出信号传播的来回时间，然后计算信号来回的距离。NFER是通过近场电场和磁场的相位差来测量距离的。2-1对以上六种基于测距定位算法进展了比较。2-1Table2-1Comparisonofdistance-basedlocationalgorithm〔二〕定位阶段算法分析：Trilateration[26]是通过三个坐标的信标节点以及这三个信标节点到未知A、B、C的坐标分别为(x,y、1 1(x,y2

、(xy3

Dd、d、d1 2 3

D的坐标设为(x,y)。可以得到以下方程：d2(xx 1

)2(yy1

)2 d2(xx)2(yy )2 2 2 2 2d32

xx)23

(yy)23〔2-1〕依据上式可得未知节点D的坐标方程为：x

x)

y)1x2x2

d2

〔2-2〕 1 3

1 3 1 3

3 3 12 y 2(x x2

2(y2

y)3

1

3

1

3

3

d21RSSIRSSINlongstrongbigPDOAYlongstrongbigNFERNshortweaksmallMultilateration是三个以上信标节点的坐标信息以及信标节点到这个未〔t〔MeanSquareError〕等求出未知节点的坐标信息。Triangulation是通过未知节点的接收器天线阵列来测量出周边信标节点所发出信号的入射角信息，利用所得到的角度信息和信标节点的坐标信息，依据Trilateration算出未知节点的坐标。MaximumLikelihoodMethod[27]2-2所示。112nD342-2最大似然估量法Figure2-2MaximumLikelihoodMethodn个信标节点的坐标为：(x,y1 1

、(xy、2 2(x,y3

)，…(x,yn n

)。它们到未知节点Dd、d、d1 2 3

d，假nD的坐标为(x,y)。那么存在如下公式：(xx)2(yy)2d 1 1 1(xx)2(yy)2dn n n从第一个方程开头分别减去最终一个方程可得：

〔2-3〕

x)xy

2y

y)yd

2d21

1 n 1

1 n 1 nx 2x22(x x)xy2 y22(y y)yd 2d2n n n n n〔2-4〕 〔2-4〕可表示为：AXbAX、b如下面〔2-5〕到〔2-7〕所示：2(x

x)

2(y

y)n1n1nA2(xn1

x)n

2(yn1

y)n

〔2-5〕x2x

2y2y2d

2d2 1 n 1 n n 1 b x 2x2y2 y2d2d 2n1 n n1 n n n1

〔2-6〕xXy 〔2-7〕利用最大似然估量法或最小二乘法可得D的坐标为：^X(ATA)1ATb^〔2-8〕基于无需测距的定位算法基于测距的定位算法虽然能够实现准确定位，但往往也对硬件要求较高，导测距的定位算法主要有：DV-HOP算法、质心算法、Amorphous算法、APIT算MDS-MAP算法等。下面分别介绍这几种方法：〔Centroid〕质量中心简称质心d想点。平均值即为质心坐标。质心定位算法是UniversityofSouthernCalifornia的NirupamaBulusu等提出的，该算法适用于室外节点密度较高状况下的定位，它实现对节点的定位。其根本思想是：未知ID的信息来确定其所在的区域，依据其接收到的信标节点的ID及位置信息计算所在Centroid的定位精度。2-3所示。AA1AA26(x,y)AA35A42-3Figure2-3DiagramofCentroidPrincipleA

(xy、(x,y2

、(xy3

、(xy4

1 2、(xy5

3、(x6

6 1 1y，则区域的质心为：612(x,y)(xx12

xx3

xx5 6,

yy1

yy3

yy5 6)6

〔2-9〕Amorphous实现起来比较简洁连通度；二是定位过程中需要较高的节点密度。〔APIT〕APIT定位算法在实现过程中未知节点首先通过收集邻居节点的节点标识符、位置信息、放射信号功率的大小等信息来确定该节点是否位于不同的信标节点所组成的三角形内，然后统计包含未知节点的三角形区域，并把这些三角形区域的交集构成一个多边形，这个多边形根本上确定了未知节点所在的区域并缩小了未知节点所在的范围，最终计算这个多边形区域的质心，并将质心作为未知节点的位置，这样就实现了未知节点的定位。APIT2-4所示。AAA3A42SAA51AnA62-4APIT算法示意图Figure2-4DiagramofAPITPrinciple2-4A、A

、AA中随1 2 3 n2-4中，未知节点分别选取AAA

、AAA

、AAA…AAA

并测试自身1 2 3

2 3

3 4

1 2 n是否位于这三个信标节点所组成的三角形中，推断完成后也就确定了这些三角形的穿插区域〔如图中的阴影局部〕所组成的多边形，然后计算这个多边形的S，并把质心S的坐标作为该未知节点的坐标。APIT定位算法利用电磁波衰落模型，相对于别的定位算法有着更高的定位精度，对节点密度要求也低，APIT定位算法的通信量小且适用于电磁波不规章的模型，能够在大多数场合应用。凸规划定位算法凸规划定位算法(ConvexOptimization)展性不好，信号传输和处理比较麻烦，不能够敏捷使用。凸规划定位算法的根本2-5〔如图中阴影区域外的矩形区域出该矩形区域的质心并把它作为未知节点的坐标，以此来实现节点定位。2-5Figure2-5DiagramofConvexOptimizationPrincipleMDS-MAP定位算法MDS-MAPUniversityofMissouri-ColumbiaYiShang等提出来的。该算法属于集中式定位算法，它是利用节点间的连通信息通过Dijkstra或Floyd算法生成节点间距矩阵，然后利用多维尺度分析技术来获得节点间的位置信息。MDS-MAP定位算法的实现主要分为以下三个步骤：首先从全局角度动身生依据给出的节点间的连通信息，如具备测距力量〔ShortestPathAlgorithm〕粗略地估量每对节点间的距离，生成节点间距矩阵。23维相对坐标系统，该坐标为相对坐标。进展转换，使之成为确定坐标系统。MDS-MAP定位算法基于多维尺度分析技术来进展节点定位，该算法对网络的定位结果。MDS-MAP中将未知节点的相对坐标转换为确定坐标一般至少需要3个信标节点进展关心大。2-2对以上六种无需测距定位算法进展了比较。2-2名称类别网络信标节是否需信标节定位节点密 点密度 要额外名称类别网络信标节是否