無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)高性能定位算法研究.pdf

1、近些年來(lái)，隨著無(wú)線技術(shù)的快速發(fā)展和傳感器軟、硬件技術(shù)的成熟，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSNs，Wireless Sensor Networks)引起了越來(lái)越多的國(guó)內(nèi)外研究學(xué)者的關(guān)注。WSNs是一種新型的信息獲取技術(shù)，因?yàn)槠渥陨硭哂械淖越M織性、動(dòng)態(tài)性和數(shù)據(jù)為中心等眾多特點(diǎn)，在軍事和民用領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景，例如，在工作人員無(wú)法到達(dá)的地震災(zāi)區(qū)進(jìn)行人員搜救、災(zāi)后環(huán)境監(jiān)控和余震檢測(cè)。其中，數(shù)據(jù)為中心的特點(diǎn)決定了在其上進(jìn)行的任何算法設(shè)計(jì)(，)應(yīng)用開(kāi)發(fā)

2、都需要基于可靠而且高效的節(jié)點(diǎn)自身或者從周圍自然環(huán)境中獲取的各種類型的數(shù)據(jù)。節(jié)點(diǎn)的位置信息作為節(jié)點(diǎn)自身所具有的一種主要數(shù)據(jù)，對(duì)于很多基于位置的應(yīng)用和服務(wù)，是相當(dāng)重要的。
　　本文針對(duì)高性能數(shù)據(jù)收集問(wèn)題和利用高性能數(shù)據(jù)收集進(jìn)行高精度定位問(wèn)題，使用理論分析和實(shí)驗(yàn)評(píng)估相結(jié)合的方法路線，研究了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)高吞吐量、公平收集問(wèn)題，提出了比例公平的高性能數(shù)據(jù)收集算法;研究了各種動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)對(duì)定位精度的影響，發(fā)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)的定位精度與定位計(jì)算時(shí)

3、使用的數(shù)據(jù)（基于各種動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的不同取值，收集得到的用于定位的數(shù)據(jù)并不相同）之間存在關(guān)系。通過(guò)優(yōu)化各種動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，提高數(shù)據(jù)收集的性能和所收集數(shù)據(jù)的針對(duì)性，提出了高精度的定位算法。主要工作概括如下:
　　(1)在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集的效率和數(shù)據(jù)收集的公平性問(wèn)題是兩個(gè)重要的研究課題，本文通過(guò)分析數(shù)據(jù)收集中“漏斗效應(yīng)”問(wèn)題以及挖掘?qū)α?wèn)題:數(shù)據(jù)收集效率和數(shù)據(jù)收集公平性之間的相互關(guān)系，提出了一種高性能的比例公平的數(shù)據(jù)收集算法

4、，在提高數(shù)據(jù)收集吞吐量的同時(shí)，達(dá)到了數(shù)據(jù)比例公平收集的目的。
　　(2)本文對(duì)周期性睡眠調(diào)度網(wǎng)絡(luò)中的定位問(wèn)題進(jìn)行了詳細(xì)的分析、研究，利用優(yōu)化動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的方法，提高定位數(shù)據(jù)收集的針對(duì)性和有效性，提出一種高性能的周期性參數(shù)優(yōu)化的動(dòng)態(tài)定位算法。通過(guò)與當(dāng)前已有的高精度定位算法的比較，發(fā)現(xiàn)利用參數(shù)優(yōu)化確實(shí)能提高數(shù)據(jù)收集的針對(duì)性和有效性，從而提高定位算法的定位精確度。
　　(3)本文對(duì)基于移動(dòng)數(shù)據(jù)收集的定位問(wèn)題進(jìn)行研究。通過(guò)深入分析各

5、種移動(dòng)參數(shù)對(duì)移動(dòng)數(shù)據(jù)協(xié)助的定位算法的影響，以無(wú)線測(cè)距為手段，根據(jù)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的觀察模型，將節(jié)點(diǎn)的定位問(wèn)題轉(zhuǎn)化為基于某一移動(dòng)節(jié)點(diǎn)位置坐標(biāo)數(shù)據(jù)的后驗(yàn)概率坐標(biāo)估計(jì)問(wèn)題來(lái)處理。根據(jù)與其它幾種經(jīng)典的或最新的定位算法的比較實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析，本文提出的定位算法在多種參數(shù)配置下，在動(dòng)態(tài)環(huán)境中，表現(xiàn)出了很好的定位性能，是一種高性能的定位算法。
　　(4)基于移動(dòng)參數(shù)對(duì)定位性能影響的分析，本文提出了一種高性能的基于先驗(yàn)數(shù)據(jù)收集的室內(nèi)定位算法LuPI，此算法

6、利用了易于獲得的RSS(Received Signal Strength)信息，以各個(gè)采樣點(diǎn)之間的RSS差值作為先驗(yàn)信息，構(gòu)建先驗(yàn)信息數(shù)據(jù)庫(kù)，然后利用RSS差值數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行定位，獲得移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的相對(duì)位置坐標(biāo)。本文利用移動(dòng)智能設(shè)備和WiFi路由器實(shí)現(xiàn)了LuPI算法，搭建了原型系統(tǒng)，進(jìn)行了真實(shí)環(huán)境的實(shí)驗(yàn)，通過(guò)與最新的LiFS算法的比較，LuPI確實(shí)提高了動(dòng)態(tài)環(huán)境中移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的定位精度，并且能在環(huán)境復(fù)雜、多徑干擾強(qiáng)烈的室內(nèi)進(jìn)行高精度的定位