無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位與數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究及實(shí)現(xiàn).pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)具有布線成本低、監(jiān)測(cè)精度高、容錯(cuò)性好、可遠(yuǎn)程監(jiān)控、便于診斷與維護(hù)等眾多優(yōu)點(diǎn)，在網(wǎng)絡(luò)制造、智能制造等領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景，其根本任務(wù)是準(zhǔn)確獲取物理世界中有價(jià)值的信息。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)借助節(jié)點(diǎn)的時(shí)間與位置信息，實(shí)現(xiàn)傳感器節(jié)點(diǎn)之間控制和傳感數(shù)據(jù)的高速率、低延遲交換，以保證整個(gè)檢測(cè)與控制系統(tǒng)的準(zhǔn)確性與實(shí)時(shí)性。然而，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)面臨著計(jì)算、存儲(chǔ)與網(wǎng)絡(luò)資源等方面的限制，針對(duì)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu)、節(jié)點(diǎn)時(shí)鐘同步、節(jié)點(diǎn)定位以及數(shù)據(jù)融合

2、等方面的問題展開研究具有十分重要的意義。 首先，本文詳細(xì)研究和討論了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu)，提出了一種新穎的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分層式結(jié)構(gòu)模型。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)是為各種應(yīng)用程序提供網(wǎng)絡(luò)傳輸上的支持，是以實(shí)現(xiàn)“傳輸為目的”的，節(jié)點(diǎn)只具有傳輸功能，不對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。而無線傳感器網(wǎng)絡(luò)“以數(shù)據(jù)為中心”，其目的是獲取被感知對(duì)象的長(zhǎng)期、準(zhǔn)確的特征信息。該體系結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)遵循節(jié)約能耗的原則，盡可能地對(duì)傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中的非主要功能進(jìn)行了約簡(jiǎn)，將OSI參考

3、模型中的網(wǎng)絡(luò)層和傳輸層合并為網(wǎng)絡(luò)層，同時(shí)在協(xié)議中應(yīng)用多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)達(dá)到了節(jié)省存儲(chǔ)資源、降低網(wǎng)絡(luò)帶寬占用的目的。 分析了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)時(shí)鐘同步機(jī)制，提出了一種基于時(shí)間戳的節(jié)點(diǎn)時(shí)鐘同步算法?；跁r(shí)間戳的節(jié)點(diǎn)時(shí)鐘同步算法的一個(gè)重要特征是參照時(shí)鐘不同步的傳感器節(jié)點(diǎn)的時(shí)間信標(biāo)對(duì)時(shí)間戳進(jìn)行轉(zhuǎn)換從而實(shí)現(xiàn)時(shí)鐘同步，而不直接進(jìn)行節(jié)點(diǎn)之間的同步。由于時(shí)間戳信息可以通過現(xiàn)有的消息交換攜載，該算法具有能源高效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于時(shí)間戳的節(jié)點(diǎn)

4、時(shí)鐘同步算法可以獲得毫秒級(jí)的同步精度，已經(jīng)可以滿足無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的大多數(shù)實(shí)際應(yīng)用。 深入討論了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位算法的基本原理，提出了一種適用于節(jié)點(diǎn)具有移動(dòng)性的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的基于蒙特卡羅方法的節(jié)點(diǎn)定位算法(Monte Carlo Localization, MCL)。MCL算法在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)(包括信標(biāo)節(jié)點(diǎn)和普通節(jié)點(diǎn))的運(yùn)動(dòng)不可控的情況下，不需要額外的硬件設(shè)施，就可以獲得比現(xiàn)有幾種定位方法更高的精度，解決了具有移動(dòng)性的無線傳感器

5、網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)定位問題。 研究了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中傳感數(shù)據(jù)的融合處理方法，提出了一種基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的分布式K-平均聚類算法(Distributed K-mean Clustering method for Wireless Sensor Networks, DKCWSN)和一種基于自適應(yīng)加權(quán)的網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)融合方法。DKCWSN算法可以實(shí)現(xiàn)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)傳感數(shù)據(jù)的快速、合理分組，而基于自適應(yīng)加權(quán)的數(shù)據(jù)融合方法可以更好地將分組后的節(jié)

6、點(diǎn)傳感數(shù)據(jù)按其權(quán)重值的大小，作出正確的判斷，融合處理得到更合理的結(jié)果。該方法簡(jiǎn)單、實(shí)用，大大降低了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的數(shù)據(jù)冗余度，節(jié)省了大量的存儲(chǔ)資源和網(wǎng)絡(luò)帶寬。算法己在原型系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明它具有較高的執(zhí)行效率和很好的可擴(kuò)展性。 最后，基于上述關(guān)鍵技術(shù)與方法，設(shè)計(jì)了一種基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)位置信息的移動(dòng)機(jī)器人定位導(dǎo)航系統(tǒng)。同時(shí)，為了適應(yīng)遠(yuǎn)程測(cè)控、遠(yuǎn)程醫(yī)療、公共交通、公共信息查詢等領(lǐng)域的應(yīng)用，對(duì)基于ZigBee協(xié)議的無線傳感器網(wǎng)