無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)自定位技術(shù)與無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)開發(fā)平臺(tái)研究.pdf

1、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)集成了傳感器、嵌入式計(jì)算和無(wú)線通信等技術(shù)，能夠協(xié)作地感知、采集和處理覆蓋區(qū)域內(nèi)的信息，并通過多跳白組織網(wǎng)絡(luò)傳送給觀察者，從而將客觀的物理世界與邏輯上的信息世界聯(lián)系起來(lái)，極大地?cái)U(kuò)展了現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)的功能和人們認(rèn)識(shí)事物的能力。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的建立無(wú)需基礎(chǔ)設(shè)施，快捷靈活，具有廣泛而重要的應(yīng)用前景，成為信息領(lǐng)域新的研究熱點(diǎn)。 本文研究無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)白定位技術(shù)，并組建一個(gè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)開發(fā)平臺(tái)。節(jié)點(diǎn)自定位是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技

2、術(shù)之一，開發(fā)平臺(tái)可用來(lái)對(duì)算法進(jìn)行實(shí)際評(píng)估和驗(yàn)證。主要工作包括以下三個(gè)部分： 研究基于模擬退火的節(jié)點(diǎn)定位算法和基于演化策略的節(jié)點(diǎn)定位算法。這兩種算法均屬于基于智能算法的集中式節(jié)點(diǎn)定位算法。通過把節(jié)點(diǎn)定位看作是最優(yōu)化問題，將模擬退火和演化策略應(yīng)用到節(jié)點(diǎn)定位中，敘述算法的結(jié)構(gòu)和步驟，討論參數(shù)的取值。采用不同網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景對(duì)算法進(jìn)行大量仿真，分析仿真結(jié)果，得到它們的性能特點(diǎn)和適用性結(jié)論。 提出基于蟻群算法的集中式節(jié)點(diǎn)定位算法。首先對(duì)在

3、節(jié)點(diǎn)定位中使用蟻群算法的可行性進(jìn)行理論分析。通過將非錨節(jié)點(diǎn)的估計(jì)坐標(biāo)離散化為有限的幾種可能，把節(jié)點(diǎn)定位變?yōu)橐幌盗薪M合優(yōu)化過程。按照這一思路給出基于蟻群算法的節(jié)點(diǎn)定位算法(ASL)。ASL算法主要利用一個(gè)定時(shí)重啟的蟻群算法驅(qū)動(dòng)非錨=宵點(diǎn)的估計(jì)坐標(biāo)不斷向?qū)嶋H坐標(biāo)靠近。討論算法參數(shù)之間的關(guān)系和關(guān)鍵參數(shù)的取值。采用不同網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景對(duì)算法進(jìn)行大量仿真，對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行分析，驗(yàn)證算法的可行性，得到它的性能特點(diǎn)以及部分網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的參考值，這些參考值有助于得到

4、較高的定位精度，同時(shí)盡量減少網(wǎng)絡(luò)的架設(shè)成本和能量損耗。 根據(jù)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)科研開發(fā)的需要，組建一個(gè)靈活實(shí)用的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)開發(fā)平臺(tái)。通過對(duì)GAINZ軟件開發(fā)包和TinyOS進(jìn)行分析，選擇TifiyOS作為開發(fā)平臺(tái)的軟件子系統(tǒng)。在對(duì)GAINZ節(jié)點(diǎn)和MICAz節(jié)點(diǎn)進(jìn)行比較的基礎(chǔ)上，對(duì)TinyOS底層驅(qū)動(dòng)進(jìn)行修改，使TinyOS能夠在GAINZ節(jié)點(diǎn)上正確運(yùn)行。原有的后臺(tái)分析管理軟件SNAMP的功能存在不足，本文對(duì)其進(jìn)行擴(kuò)展，增加了三個(gè)