联系我们我要留言

51单片机

无线传感器网络节点间测距技术研究开题报告

时间：2020/10/14 10:56:11 作者：来源：查看：0 评论：0

内容摘要： 中北大学毕业论文开题报告学生姓名：刘建宏学号：0605074143学院、系：信息与通信工程学院通信工程系专 ...

中北大学

毕业论文开题报告

学生姓名：	刘建宏	学号：	0605074143
学院、系：	信息与通信工程学院通信工程系
专业：	通信工程
论文题目：	无线传感器网络节点间测距技术研究

指导教师:	杨光

2010年3 月 20日

毕业论文开题报告

1．结合毕业论文情况，根据所查阅的文献资料，撰写2000字左右的文献综述：

文献综述

一．研究背景

随着通信技术、嵌入式计算技术和传感器技术的飞速发展和日益成熟，具有感知、计算和通信能力的微型传感器开始出现[1-3]。由大量成本低廉的这类传感器节点通过无线方式组成了无线传感器网络。这种网络系统具有远程监控、实时监测、能在恶劣或特殊环境工作的许多优点，在国防军事、交通管理、制造业、环境监测、医疗卫生、反恐抗灾等领域得以广泛应用，因此被列为对人类未来生活产生深远影响的十大新兴技术之首[4，5]。

无线传感器网络作为一种全新的技术出现，为我们带来了许多具有挑战性的问题，而定位就是其中之一。节点定位是大多数应用，特别是军事应用的基础。无线传感器网络中的定位机制与算法包括两部分:节点自身定位和外部目标定位，前者是后者的基础[6]。

节点准确地进行自身定位在无线传感器网络的应用中非常重要。首先，传感器节点所采集到的数据必须结合其位置信息才有意义，否则，如果不知道数据所对应的地理位置，数据就失去意义。例如，当获得一个温度值时，我们必须知道是哪个地点的温度值，才有实际的应用价值。其次，无线传感器网络节点自身定位还可以在外部目标的定位和追踪以及提高路由效率等方面发挥作用[7，10]。因此，实现节点的自身定位对无线传感器网络有着重要的意义。获得节点位置信息的直接想法是使GPS(Global Positioning

System，全球定位系统)实现。但是，无线传感器网络中传感器的节点密集布置，且数量非常巨大，达到数千甚至数万，使用GPS方式则成本太高。另外，传感器节点是采用电池供电，其能量不仅十分有限，而且无法补充，因此不适宜在每个节点上都装备高能耗的GPS设备。所以，必须针对传感器节点的密集性、能量有限性、计算、存储和通信能力等特点来设计有效的自身定位算法。无线传感器网络自身定位算法这一领域的研究在国内刚刚起步，国外虽有一定的研究，但并不成熟，就像整个无线传感器网络一样，处于研究初期。

二．国内外研究现状

现有的绝大数WSN节点定位算法，都采取信标节点参照定位的方式。在目标区域中部署大量的传感器节点中:有一部分特殊节点，它们能通过自身携带的GPS定位设备或通过人工手段事先获得自身的位置信息，称之为信标节点(BeaconNode)，从成本的角度出发，此类节点占全部WSN节点的比例很小;其它节点事先不知道自身位置信息，这些需要定位的节点称之为未知节点 (UnkownNode)，它们通过与邻居节点(位于传感器节点通信半径内的所有其它节点)间通信，得到信标节点的位置信息，然后利用这些位置信息作为参照，并使用一定的计算方法得到自己的位置。也有个别算法是针对信标节点无法应用环境，利用某种方法以网络中某一节点为参照建立相对坐标，实现相对定位算法，或者利用节点分布概率进行定位。

根据具体的定位机制，可以将现有的无线传感器网络自身定位方法分为两类:基于测距技术的(Range-based)方法和不基于测距技术的(Range-free)方法[11]。测距技术通过获取电波信号参数，如接收信号强(RSSI Received Signal Strength Indicator) [12]、到达时间(TOA，Time of Arrival)[9]、到达时间差(TDOA，Time Difference of Arrival)[8]、到达角度(AOA，Angle of Arrival)[18,19]等。然后利用三边测量、三角测量、最大似然估计等定位算法计算出节点的位置。基于距离的定位机制由于实际测量节点间的距离或角度，通常定位精度相对较高，但对节点的硬件也提出了很高的要求，定位过程中能量的消耗较大。同时容易受到温度、湿度、障碍物等环境因素的影响。而Range-free定位算法无需距离或角度信息，仅根据网络连通性和信标节点的位置信息等来实现节点定位功能。典型的Range-free定位算法有质心定位算法[13]、基于距离矢量计算跳数的定位算法(DV-Hop)[14]、无定形的(Amorphous)定位算法[15]和以三角形内的点近似定位(APIT)算法[16]等，它们所需要的网络模型都是由信标节点和未知节点组成，无需基础网络设施的支持。Range-free定位算法的精度和收敛速度一定程度上依赖于网络平均每跳距离估计的精度，而且当传感器网络各向异性或拓扑结构比较复杂时算法的性能将明显变差，与基于Range-free定位算法相比，Range-based定位算法定位精度相对较高。由于Range-free定位算法需要对信标节点密度要求较高，所以一些研究者从减少信标节点降低网络成本的角度考虑，提出了使用移动信标节点辅助定位算法[17]，让该信标节点与其它信标节点对未知节点进行定位，这样增加了未知节点能成功定位的的概率，提高了定位精度和定位覆盖率，还有人想到利用移动的信标节点探测网络中的空穴，在空穴中补充信标节点来提高定位性能[18]。然而针对所有节点移动的WSN定位研究较少，2002年由Bergamo和 Mazzini[19]提出的研究成果，考虑到节点的移动，但并不是真正意义上考虑移动节点。随后，提出了基于 MonteCarlo的非测距移动无线传感器网络定位算法(称为MCL算法)[20]、吕军等提出了基于序列 MonteCarfo技术的动态节点定位算法[21]汪场等提出了一种基于MonteCarlo 的移动传感器网络精确定位算法(称为精确MCL算法)[22]以及赵欢等提出了运动预测移动节点定位算法[23]。这些算法在针对不同的应用需求，能达到较好的定确果。因此随着WSN应用越来越广泛，移动WSN节点定位算法将是未来研究的热点问题。

三．参考文献

[l]任丰原，黄海宁，林闯.无线传感器网络.软件学报.2003，14(7):1282一1291

[2]Malik Tubaishat，Sanjay Madria. Sensor Networks: An overview. IEEE POTENTALS.APril/May2003，22(2):20-23.

[3]Sameer Tlak， Nael B.Abu·Ghazaleh, Wendi Heinzelman. A Taxonomy of wireless Micro- Sensor Networks Models[J]. Moblie ComPutingand Communications Review.2002，6(2):28-35.

[4]Rabaey JJ，Ammer MJ，da SilvaJr. JL，patel D，Roundy 5. Pieorodio supports Ad Hoc ultra- low power wireless networking[J].ComPuter， 2000,33(7):42-48.

[5]Savarese，C.Rabaey, J.M. Beutel，J.Location in distributed ad-hoc wirelesss ensor networks [C].Acoustics，Speeeh，andSignal Proeessing,2001.Proceedings. (ICASSP apos:01).2001 IEEE International Conference on Volume4，Issue，200l Page(s):2037一2040.

[6]Srdjan CaPkun. Maher Hamdi and Jean-jierre Huaux. GPS_Free Positioning in Mobile Ad_Hoc Networks[C].In:Proeeedings of the 30th Annual Hawaii Intemtional Conference on system Soeieties. Maui，Hawaii，USA. IEEE ComputerSoeiety.2001，(1):3481一3490.

[7]Dohert L.pistor，K.S.J. EJ Ghaoui，Convex Position estimation in wirelesss sensornetworks [C]. In:proceedings of the entieth Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Soeieties( INFOCOM2001).Anehorage，AK，USA: IEEE Computer and Communications Soeieties.200l，3(4):1655-1663.

[8]Girod L Estrin D.Robust range estimation using Acoustie and multimodal ensing[C] .In :Proceedings of IEEE/RSJ Intemational Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS’01)，Maui，Hawaii，USA.IEEE Computer Soeiety.200l，3(10):1312-132

[9] Andy Harter,Andy HoPPer Pete Steggles，Andy Ward paul Webster. The Anatomy of a Context Aware AppliCation(1999)[J]. In:Proeeedings of Mobile ComPuting andNetworking Seattle，Washington USA: SCM Press，1999，8(2)59-68.

[10]Hightower， J.Borriello，G Location systems for ubiquitous omputing[J] IEEE Computer, 200l，34(8):57- 66

[11]吕科，张军，王钢，马琳.基于序列 MonteCarlo技术的动态节点定位算法[J].北京航天航空大学学报.2007，33(8):886-889.

12]雨耕，张静，孙永进等.无线自组传感器网络[[J].传感技术学报，2004，17(2):331一335，348.

[13]于海斌，曾鹏，王忠锋等.分布式无线传感器网络通信协议研究[J].通信学报，2004，25(10),102-110.

[14]蒋非颖.无线蜂窝网中抗NLOS定位与跟踪技术研究「D].成都:电子科技大学，200

[15]邓平，刘林，范平志.一种基于TDOA重构的蜂窝网定位服务NLOS误差消除方法[J].电波科学学报，vol.18，No.3，2003.6，PR3ll一316.

[16]宋玉.非视距环境下改进的到达时间差定位算法[J].计算机工程与应用，Vol.44，No.5，2008.

[17]王森，白文乐等.用MA实现带限信号重构研究.第十二届全国青年通信学术会议，2007，951一954:

[18]王森，白文乐.基于时差信息的约束总体最小二乘定位算法研究[J].微电子与计算机，(中文核心期刊)已录用.

[19]王森，白文乐.一种抗NLOS的TDOA无线传感器网络定位算法.2008年中国高校通信类院系学术研讨会，己录用.

[20]王森，白文乐.一种基于无线传感器网络的修正质心定位算法.第十六届信息论学术年会，已录用.

[21]于海斌，曾鹏，梁韦华.智能无线传感器网络【M」.北京:科学出版社2005

[22]汪场，黄刘生，吴俊敏，徐宏力一种基于 Montecarl。的移动传感器网络精确定位算法闭.小型微型计算机系统，2007，28:1-7.

[23]赵欢，冯颖，罗娟，杨科华.无线传感器网络的移动节点定位算法研究[j].湖南大学学报(自然科学版).2007，34(8)，74-77

毕业论文开题报告

２．本课题要研究或解决的问题和拟采用的研究手段（途径）：

节点定位是无线传感器网络配置和运行的一个基本和关键问题。所谓定位就是指一组未知位置坐标的网络节点，通过估计至邻居节点的距离或邻居节点的数目，利用节点间交换的信息，确定每个节点位置的机制。

一．节点定位的基本概念

1.节点定位问题描述

N个传感器节点，存在某种机制，使得各节点通过通信和感知找到自身的邻居节点，并估计出至它们的距离，或识别出邻居节点的数目。每一对邻居关系对应网络图的边e=(i，j)，设rij为节点i，j间的测量距离d0为真实距离。定位的目的在于给定所有邻居对之间的距离测量值r0的基础上，计算出每个节点的坐标Pi，使其与测距结果相一致，

2.专有名词描述

未知节点：WSN中需要定位的节点称为未知节点。

锚节点(anchor) ：通过人工部署或GPS系统已知位置，并协助未知

节点定位的节点称为锚节点或信标节点。

邻居节点：在一个节点通信半径内，可直接相互通信的节点。

测距：两个相互通信的节点通过测量估计彼此之间的距离。

跳数：两个节点之间间隔的跳段总数，称为两个节点间的跳数。

节点连接度：节点可探测发现的邻居节点个数。

锚节点密度：锚节点在总节点数中所占的比例。

网络连接度：所有节点的邻居节点个数的平均值，反映传感器节点配置的密集程度。

覆盖率：能够确定坐标位置的未知节点在总节点数中所占的比例。

二．节点定位的基本方法

目前节点定位的定位过程包括两种形式:（1）一种是未知节点首先获得到锚节点的距离，或者邻近的锚节点与未知节点的相对角度，然后使用一定的计算方法计算出自身的位置。（2）另一种是，根据网络的连通性等信息实现节点的定位。

Dv-Hop定位算法

美国路特葛斯大学的 DragosNiculescu等人利用距离矢量路由 (DistancevectorRouting)和GPS定位的基本原理提出了一系列分布式定位算法，合称为APS (Adhocposi tioning system) ，Dv-Hop定位算法是其中之一。

因传感器节点通信距离有限，往往通过多跳路由的方式传送数据，节点本身仅与其邻接节点交换信息，DV-H叩算法正是充分利用了传感器网络的这一特性。其基本思想是将未知节点到信标节点之间的距离用网络平均每跳距离和两者之间最短路径跳数乘积表示，使用三边测量法获得节点位置信息。虽然待定位节点通信范围内的信标节点数量不多，但是采用上述方法可以获得通信范围外多个信标节点的估计距离，利用大量的冗余信息实现节点定位。DV-H叩算法的核心是:通过网络中的传感器节点不停地与其紧邻节点交换的信息，估计出节点间一跳的平均距离。网络中任何一个信标节点均可向整个网络广播此距离，将其作为整个网络的修正值。这样，网络中所有节点都可以估计出其本身到信标节点之间的距离，从而完成其本身的自定位工作。

DV-Hop算法没有直接的进行距离的测量，仅根据网络的连通性和距离矢量信息的交换，巧妙地将其转化为近似的距离测量，因此，我们认为该算法仍属于无需测距的定位算法;同时，定位过程中各节点的地位没有明显的主次之分，节点一方面传播距离矢量信息，一方面计算自身的坐标，故而属于分布式的定位算法。

未知节点和锚节点在算法中执行的算法步骤不相同，分别如下:锚节点主要执行的操作:①广播自身坐标信息，并收集其它锚节点的信息;②计算平均每跳距离，将计算结果封装到数据包中广播至其它节点。未知节点主要执行的操作:①接收锚节点的信息;②在满足限制条件的情况下转发消息至邻居节点;③根据接收的平均每跳距离和跳数计算到锚节点的距离;④利用最小二乘法计算自身的坐标;⑤已定位的未知节点升级为锚节点再次进入定位阶段，并利用加权二乘法计算协助其它未知节点定位。