工程碩士學(xué)位論文—無線傳感器網(wǎng)絡(luò)基于移動信標優(yōu)化路徑的定位算法研究

1、<p>　　廣東工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文</p><p><b>　　(工學(xué)碩士)</b></p><p>　　基于移動信標優(yōu)化路徑的</p><p><b>　　定位算法研究</b></p><p><b>　　謝 曉 松 </b></p><p&g

2、t;<b>　　二零一零年五月</b></p><p>　　分類號： 學(xué)校代號：11845</p><p>　　UDC： 密級： 學(xué)號：2110704294</p><p>　　廣東工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文</p><p><b>　?。ü?/p>

3、學(xué)碩士）</b></p><p>　　基于移動信標優(yōu)化路徑的</p><p><b>　　定位算法研究</b></p><p><b>　　謝 曉 松</b></p><p>　　指導(dǎo)教師姓名、職稱： 程良倫 教授 </p><p>　　企業(yè)導(dǎo)

4、師姓名、職稱： 無 </p><p>　　專業(yè) 或 領(lǐng)域 名 稱： 控制理論與控制工程 </p><p>　　學(xué) 生 所 屬 學(xué) 院： 自動化學(xué)院 </p><p>　　論 文 答 辯 日 期： 2010年5月 </p><p>　　Classified

5、 Index: School Code: 11845</p><p>　　UDC: Security Class: Class No.:2110704294</p><p>　　A Dissertation for Master’s Degree of </p><p>　　Guangdong Uni

6、versity of Technology</p><p>　?。∕aster of Engineering Science）</p><p>　　Research on Localization Algorithm Based on Mobile Beacon with Optimal path</p><p>　　Candidate: Xie Xiaosong&

7、lt;/p><p>　　Supervisor: Prof. Cheng Lianglun</p><p><b>　　May 2010</b></p><p>　　Faculty of Automation</p><p>　　Guangdong University of Technology</p><

8、;p>　　Guangzhou, Guangdong, P.R.China, 510006</p><p><b>　　摘 要</b></p><p>　　無線傳感器節(jié)點定位技術(shù)是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)之一，是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)大多數(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ)。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的大多數(shù)領(lǐng)域, 如：目標監(jiān)測與跟蹤、路由位置信息的獲取等，都需要知道節(jié)點的位置信息。為此我們需要研究更為

9、有效的定位算法，降低定位成本，提高定位精度。</p><p>　　針對這種情況，本論文對基于移動信標優(yōu)化路徑的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點算法進行了研究，該定位算法能夠?qū)崿F(xiàn)節(jié)點的高效率定位。文章在DV-Hop定位算法中引入移動信標節(jié)點，并研究信標節(jié)點的動態(tài)選擇算法及移動路徑優(yōu)化算法。本文的主要完成的工作有：</p><p>　　1、分析歸納常用的無需測距的定位算法和基于信標的定位算法，研究基于信標的

10、定位算法的定位機制，研究利用移動信標的信息來進行定位計算。</p><p>　　2、提出基于移動信標改進的DV-Hop定位算法，該算法在DV-Hop定位算法的基礎(chǔ)上，利用一個移動的信標節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中按預(yù)定的路徑移動并不斷的廣播自己的位置信息，形成多個虛擬信標，研究平均跳距離的加權(quán)算法和信標節(jié)點的動態(tài)選擇算法，降低定位的成本和布網(wǎng)的復(fù)雜度，提高節(jié)點定位的精度和效率。</p><p>　　3、結(jié)

11、合基于移動信標改進的DV-Hop定位算法，提出了面向無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的移動信標的路徑規(guī)劃方法，把圖論引入信標移動路徑規(guī)劃，獲取針對所處網(wǎng)絡(luò)連通狀況的優(yōu)化信標移動路徑，提高算法的定位精度，減少算法定位過程的通信開銷，提高算法的效率。 </p><p>　　最后在OMNeT++仿真環(huán)境下，仿真基于移動信標的定位算法，建立包括移動智能節(jié)點和普通節(jié)點的仿真模型，通過定位過程的通信和數(shù)據(jù)處理計算未知節(jié)點的位置，仿真表明，基于

12、移動信標優(yōu)化路徑的定位算法既改善了定位的精度，又減少了定位算法的通信開銷，提高無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位效率。</p><p>　　關(guān)鍵詞：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)；移動信標；優(yōu)化路徑；OMNeT++；智能節(jié)點 </p><p><b>　　ABSTRACT</b></p><p>　　Wireless sensor node localization is

13、 one of the key technologies for wireless sensor networks. It’s the foundation of most wireless sensor network applications, such as: target surveillance and tracking, routing and other location information acquiring, al

14、l of these need to know the location information of the nodes. So we need more effective localization algorithm to reduce the cost and increase the precision.</p><p>　　In response, the paper research the nod

15、es localization algorithm for wireless sensor network base on mobile beacon with optimal path. This algorithm can achieve high efficiency of positioning nodes. We introduced mobile beacon node into DV-Hop localization al

16、gorithm, and study the dynamic beacon node selection algorithm and moving path optimal algorithm. These major works are: </p><p>　　1. Summarizes common range-free localization algorithm and the algorithms ba

17、se on beacon, study the positioning mechanism of localization algorithms base on beacon.</p><p>　　2. Improving DV-Hop localization algorithm based on mobile beacon, the algorithm use a mobile beacon node to

18、move in the network according to a predetermined path and broadcast it’s location information that create virtual beacons. We study the weighted average hop distance algorithm and the dynamic beacon node selection algori

19、thm to reduce localization costs and complexity of distribution networks and improve accuracy and efficiency of node localization. </p><p>　　3. Combined with the improved DV-Hop localization algorithm based

20、on mobile beacon, we proposed mobile beacon path planning method for wireless sensor networks. Graph theory is introduced into the mobile path planning; by acquiring connectivity conditions of the network we optimize the

21、 path of mobile beacon. These make increase of positioning accuracy of positioning algorithm and reduce communication costs, improve efficiency of the algorithm. </p><p>　　Finally, we simulate mobile beacon

22、base localization algorithm in OMNeT + + simulation environment by modeling mobile intelligent nodes and ordinary nodes in the network. The network computes the unknown node’s location through the positioning process of

23、communication and data processing. The simulation results show that the algorithm base on mobile beacon with optimal path not only improves the positioning accuracy but also reduce the communication overhead of locatingm

24、, these improve the effic</p><p>　　Key words: WSN；Mobile anchor；Optimal path；OMNeT++；Smart node</p><p><b>　　目 錄</b></p><p><b>　　摘 要I</b></p><p>

25、;　　ABSTRACTIII</p><p><b>　　目 錄V</b></p><p>　　CONTENTSVII</p><p><b>　　第一章 緒 論1</b></p><p>　　1.1 本論文的研究背景及意義1</p><p>　　1.1.1 研究背

26、景與意義1</p><p>　　1.1.2 課題來源3</p><p>　　1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀3</p><p>　　1.3 本論文的主要研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)5</p><p>　　第二章 傳感器網(wǎng)絡(luò)常用節(jié)點定位算法相關(guān)研究7</p><p>　　2.1無線傳感器網(wǎng)絡(luò)基于信標節(jié)點的定位算法7</p>

27、;<p>　　2.1.1相關(guān)工作7</p><p>　　2.1.2基于信標定位算法的優(yōu)點9</p><p>　　2.2無線傳感器網(wǎng)絡(luò)常用的定位方式的實現(xiàn)10</p><p>　　2.2.1極大似然估計法10</p><p>　　2.2.2三邊測量定位法11</p><p>　　2.2.3三角測量

28、定位法12</p><p>　　2.3常用的節(jié)點定位算法13</p><p>　　2.3.1 常用的Range-base節(jié)點定位算法13</p><p>　　2.3.2常用的Range-free節(jié)點定位算法16</p><p>　　2.4本章小結(jié)18</p><p>　　第三章 基于移動信標的節(jié)點定位算法1

29、9</p><p>　　3.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)基于移動信標改進的DV-Hop定位算法19</p><p>　　3.1.1 DV-Hop定位算法20</p><p>　　3.1.2移動信標節(jié)點定位算法23</p><p>　　3.1.3 仿真分析26</p><p>　　3.2基于移動信標動態(tài)選擇改進DV-Hop

30、定位算法28</p><p>　　3.2.1 DV-Hop定位算法平均跳距離計算誤差來源分析29</p><p>　　3.2.2基于移動信標動態(tài)選擇的改進型DV-Hop定位算法過程31</p><p>　　3.2.3仿真分析34</p><p>　　3.3 本章小結(jié)35</p><p>　　第四章 無線傳感器

31、網(wǎng)絡(luò)移動信標的路徑優(yōu)化36</p><p>　　4.1無線傳感器網(wǎng)絡(luò)移動信標的移動模型分析36</p><p>　　4.1.1 隨機移動RWP(Random Way Point)模型36</p><p>　　4.1.2高斯馬爾可夫移動Gauss-Markov模型37</p><p>　　4.1.3 螺線移動模型38</p>

32、;<p>　　4.2面向無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位的移動信標的路徑優(yōu)化38</p><p>　　4.2.1基于圖論的信標移動路徑規(guī)劃方法39</p><p>　　4.2.2面向傳感器網(wǎng)絡(luò)的移動信標路徑規(guī)劃的仿真實現(xiàn)40</p><p>　　4.3 本章小結(jié)42</p><p>　　第五章 基于移動信標優(yōu)化路徑定位算法的仿真實

33、現(xiàn)43</p><p>　　5.1仿真實驗工具和實驗方法簡述43</p><p>　　5.1.1 OMNeT++仿真實驗平臺介紹43</p><p>　　5.1.2定位算法性能評價指標及分析方法44</p><p>　　5.2基于移動信標的傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法的設(shè)計45</p><p>　　5.2.1無線傳感器

34、網(wǎng)絡(luò)仿真程序模型及程序設(shè)計46</p><p>　　5.2.2定位過程仿真程序設(shè)計51</p><p>　　5.3基于移動信標優(yōu)化路徑的定位算法性能分析52</p><p>　　5.4 本章小結(jié)55</p><p><b>　　結(jié)論與展望56</b></p><p>　　參 考 文 獻

35、57</p><p>　　攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文60</p><p>　　攻讀學(xué)位期間參加的科研項目61</p><p><b>　　獨創(chuàng)性聲明62</b></p><p><b>　　致 謝63</b></p><p><b>　　CONTENTS&

36、lt;/b></p><p>　　ABSTRACT(Chinese)I</p><p>　　ABSTRACT(English)III</p><p>　　CONTENTS(Chinese)V</p><p>　　CONTENTS(English)VII</p><p>　　Chapter 1 Introd

37、uction1</p><p>　　1.1 Research Background and Meaning of This Subject1</p><p>　　1.1.1 Research Background and Meaning1</p><p>　　1.1.2 Source of This Subject3</p><p>

38、　　1.2 Domestic and Foreign Research Status3</p><p>　　1.3 Main Content and Structure of This Subject5</p><p>　　Chapter 2 Common Nodes Localization for Sensor Network7</p><p>　　2.1

39、 Localization Algorithm Base on Beacon7</p><p>　　2.1.1 Realative work7</p><p>　　2.1.2The Advantage of Localization Algorithm Base on Beacon9</p><p>　　2.2 Implement of Common Loca

40、lization Ways10</p><p>　　2.2.1 Maximum likelihood estimation10</p><p>　　2.2.2 Trilateration Method Localization11</p><p>　　2.2.3 Triangulation Method Localization12</p>&

41、lt;p>　　2.3 Common Nodes Localization Algorithm13</p><p>　　2.3.1 Common Range-base Nodes Localization Algorithm13</p><p>　　2.3.2 Common Range-free Nodes Localization Algorithm16</p>

42、<p>　　2.4 Summary of This Chapter18</p><p>　　Chapter 3 Localization Algorithm based on Mobile Beacon19</p><p>　　3.1 Improving DV-Hop Algorithm base on Mobile Beacon19</p><p>

43、;　　3.1.1 DV-Hop Localization Algorithm20</p><p>　　3.1.2 Nodes Localization Algorithm base on Mobile Beacon23</p><p>　　3.1.3 Simulation Result26</p><p>　　3.2 Improving DV-Hop Algo

44、rithm base on Mobile Beacon Dynamic Selection28</p><p>　　3.2.1 Analysis the Error Resource of DV-Hop Averager Hop Distance29</p><p>　　3.2.2 The Process of the Improving Localization Algorithm

45、31</p><p>　　3.2.3 Simulation Result34</p><p>　　3.3 Summary of This Chapter35</p><p>　　Chapter 4 Mobile Beacon Moving Path Optimization36</p><p>　　4.1 Analysis the Mo

46、ving Model of Mobile Beacon36</p><p>　　4.1.1 RWP(Random Way Point) Moving Model36</p><p>　　4.1.2 Gauss-Markov Moving Model37</p><p>　　4.1.3 Spire Moving Model38</p><p

47、>　　4.2 Mobile Beacon Moving Path Optimization for WSNs38</p><p>　　4.2.1 Mobile Beacon Path Planning base on Graph Theory39</p><p>　　4.2.2 Simulation of the Mobile Beacon Path Planning40<

48、;/p><p>　　4.3 Summary of This Chapter42</p><p>　　Chapter 5 Simulation of Localzaition Algorithm base on Mobile Beacon43</p><p>　　5.1 Introduction of Simulation Tools and Environment

49、43</p><p>　　5.1.1 Introduction of OMNeT++43</p><p>　　5.1.2 Localization Algorithm Performance Evaluation and Analysis44</p><p>　　5.2 Localization Algorithm Design base on Mobile B

50、eacon45</p><p>　　5.2.1 Programming and Modeling Localization Algorithm46</p><p>　　5.2.2 Programming the Process of the Localization Algorithm51</p><p>　　5.3 Performance Evaluatio

51、n and Analysis of the Localization Algrithm base on Optimize Path52</p><p>　　5.4 Summary of This Chapter55</p><p>　　Conclusion and Prospect56</p><p>　　References57</p>&l

52、t;p>　　Published Papers60</p><p>　　Participant Projects61</p><p>　　Original Creative Statement62</p><p>　　Acknowledgements63</p><p><b>　　第一章 緒 論</b>&l

53、t;/p><p>　　1.1 本論文的研究背景及意義</p><p>　　1.1.1 研究背景與意義</p><p>　　無線傳感器網(wǎng)絡(luò)綜合了傳感器、嵌入式計算、分布式信息處理和無線通信等技術(shù)，由許多相同或不同類型傳感器節(jié)點通過無線通信實現(xiàn)自組織，形成分布式自治網(wǎng)絡(luò)。它打破了傳統(tǒng)的點對點的數(shù)據(jù)信息交互方式，帶來了一種全新的信息獲取和處理模式[1] 。</p>

54、<p>　　無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks，WSN)是由部署在監(jiān)測區(qū)內(nèi)大量的廉價微型傳感器節(jié)點組成，通過無線通信方式形成的一個多跳的自組織的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，其目的是協(xié)作地感知、采集和處理網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域內(nèi)感知對象的信息，并傳送給觀察者[2] 。</p><p>　　傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點在部署時往往是不可控制的，比如在大型的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中，通常將節(jié)點撒播在很廣的區(qū)域里，網(wǎng)絡(luò)中大

55、部分的節(jié)點的位置是未知的，事先不能確定，但無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的大多數(shù)應(yīng)用都需要知道網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的位置信息，才可能獲取到網(wǎng)絡(luò)中事件的發(fā)生位置和信息來源位置。因此，定位是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的主要應(yīng)用領(lǐng)域之一，對于大多數(shù)應(yīng)用，不知道節(jié)點位置而感知的數(shù)據(jù)是沒有意義的。只有在傳感器節(jié)點自身正確定位后，才能確定傳感器節(jié)點監(jiān)測到的事件及信息發(fā)生的具體位置[3] 。節(jié)點必須明確自身位置才能詳細說明“在什么位置或區(qū)域發(fā)生了特定事件”，實現(xiàn)對外部目標的定位和追蹤。此

56、外，在設(shè)計路由協(xié)議時利用節(jié)點位置信息還可以提高路由效率，為網(wǎng)絡(luò)提供命名空間，向網(wǎng)絡(luò)部署者報告網(wǎng)絡(luò)的覆蓋質(zhì)量，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的負載均衡以及網(wǎng)絡(luò)拓撲的自配置[4] 。因此，節(jié)點的定位問題已經(jīng)成為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的一個重要的研究方向。</p><p>　　傳感器節(jié)點自身定位就是一種通過估計至鄰居節(jié)點的距離或鄰居數(shù)目，利用節(jié)點間的信息交換來確定各節(jié)點自身位置的機制。在傳感器網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點能夠自主確定位置被認為是其基本能力和系統(tǒng)的基

57、本服務(wù)之一。對于WSN來說，人工部署或為所有網(wǎng)絡(luò)節(jié)點配置GPS裝置都會受到成本、功耗、拓展性等問題的限制，因此，尋求WSN 自身定位機制成為許多研究機構(gòu)和學(xué)者共同探討的問題[4] 。</p><p>　　無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，根據(jù)定位過程中是否實際測量節(jié)點間的距離，把定位機制分為：基于測距的(range-based)定位和距離無關(guān)的(range-free)定位方法[5] 。前者需要測量相鄰節(jié)點間的絕對距離或方位，然后

58、利用該實際距離來確定未知目標節(jié)點位置；后者則僅利用節(jié)點間距離關(guān)聯(lián)關(guān)系計算目標節(jié)點位置。Range-based算法通過測量相鄰節(jié)點間的實際距離或方位進行定位，測量距離的具體的方法有Time of Arrival(TOA) [6] ，Time Difference of Arrival(TDOA)[7] ，Radio Signal Strength(RSSI)[8] 和Angle of Arrival(AOA)[9] 等。</p>

59、;<p>　　Range-based算法能夠?qū)崿F(xiàn)精確定位，但由于需要在節(jié)點中加入GPS或其它附加的測距的硬件設(shè)備，在實際應(yīng)用中所需的成本較高。而Range-free定位算法由于降低了對節(jié)點硬件的要求，引起了更多的關(guān)注，典型算法有DV-Hop[10] 算法,基于RSSI的DV-Hop[11] 算法,基于連通性的定位算法[12] 等。</p><p>　　目前基于距離的定位算法都是利用靜態(tài)的幾何關(guān)系來確

60、定節(jié)點位置，且對信標節(jié)點的布置和密度要求高，如三邊、多邊測量定位、基于角度測量定位等算法，都需要移動節(jié)點至少獲得3個或者3個以上信標節(jié)點提供的坐標和距離[13] 。另一種思想則是使信標或者信標運動起來，通過帶有GPS的已知位置的移動信標按某一規(guī)劃好的路徑或運動模型遍歷未知節(jié)點的區(qū)域，并發(fā)送定位信號，其它節(jié)點獲取這些信號來進行定位計算。</p><p>　　動態(tài)算法的研究是最近興起的一個熱點，理論還不完善，有別于靜

61、態(tài)算法所涉及的都是固定節(jié)點，其主要是討論對傳感網(wǎng)中移動節(jié)點定位的方法[14] ，包括待測節(jié)點的運動和信標節(jié)點的運動。當(dāng)然從理論上講，完全可以借鑒靜態(tài)已有的成熟算法，計算出特定時刻的節(jié)點位置，但因為節(jié)點的運動，對定位算法的實時性要求較高，通常的改進方法是加入對節(jié)點運動的預(yù)測估計[15] ，或是使定位算法能自動適應(yīng)不同節(jié)點運動的方式，從而提高對運動節(jié)點的定位準確性。</p><p>　　雖然節(jié)點的移動性使定位過程復(fù)雜

62、化，但是利用節(jié)點的移動性可提高定位精度，減少定位代價。在Bergamo等的研究中，網(wǎng)絡(luò)中有2個固定的信標向全網(wǎng)傳送坐標信息，其余處于運動狀態(tài)的節(jié)點根據(jù)接收到的信號強度進行自身定位[16] 。</p><p>　　國內(nèi)外學(xué)者對定位問題進行了大量研究，提出了幾種比較典型的定位算法[17] 。但這些算法普遍存在以下局限[18] ：① 依賴特殊硬件的支持；② 需要特殊的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)。而在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中引入移動節(jié)點，可以

63、增強其功能。如文獻[19] 通過將幾個未知節(jié)點移動到網(wǎng)絡(luò)節(jié)點密度相對稀疏的區(qū)域以彌補節(jié)點密度分布不均勻的不足。文獻[20] 提到利用移動參考節(jié)點和RSSI(接收信號強度指示)方法對未知節(jié)點進行定位，但是在現(xiàn)實環(huán)境中，溫度、障礙物、傳播模式等條件往往都是變化的，使得RSSI技術(shù)在實際應(yīng)用中仍然存在困難。尤其是節(jié)點對能耗，體積等要求嚴格時，更多的時候并不能應(yīng)用這種基于測距的定位技術(shù)。</p><p>　　免測距的定位

64、算法不需要測量節(jié)點間的距離，而是利用距離矢量路由、網(wǎng)絡(luò)連通情況或者GPS定位等思想提出的一種分布式定位方法，無需測距，這無疑降低了組網(wǎng)成本。但由于沒有相應(yīng)的硬件測距支持，定位存在一定程序的誤差，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中存在障礙物時，節(jié)點間的歐氏距離會因為彎曲路徑而產(chǎn)生較大的誤差，精度也相應(yīng)的降低[21] 。因此如何提高這種免測距定位算法的精度也成為了一個研究的熱點方向。</p><p>　　1.1.2 課題來源</p>

65、;<p>　　本課題來源于國家自然科學(xué)基金資助項目（編號：60673132）；廣東省自然科學(xué)基金重點項目（編號：07117421）。</p><p>　　1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀</p><p>　　基于移動信標的定位算法是近年來的研究熱點。由于網(wǎng)絡(luò)定位算法大多依賴于信標節(jié)點的密度，網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)通性。而信標節(jié)點的造價數(shù)倍甚至十幾倍于普通節(jié)點，所以其定位成本較高。而移動信標節(jié)點通過引

66、入一個可在網(wǎng)絡(luò)中漫游移動的節(jié)點來廣播自己的位置信息構(gòu)成虛擬信標，從而可以降低定位成本，提高定位效率。所以移動信標的定位算法近來成為新的研究熱點，國內(nèi)外許多學(xué)者進行了許多的研究，基于移動信標的定位算法主要研究問題是如何將移動信標與現(xiàn)在的定位算法結(jié)合，研究構(gòu)造的虛擬信標的動態(tài)選擇算法及移動信標的移動路徑的規(guī)劃。為此，國內(nèi)外有許多學(xué)者把移動信標與經(jīng)典的質(zhì)心定位算法、APIT定位算法及DV-Hop定位算法等相結(jié)合來改進這些定位算法。而質(zhì)心定位算

67、法及DV-Hop定位算法因為無需測距有著更多的優(yōu)勢也得到更多的研究。</p><p>　　無需測距（range-free）的定位算法不需要直接測量距離信息，而是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的連通性確定網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點之間的跳數(shù)，同時根據(jù)已知位置參考節(jié)點的位置等信息估計每一跳的大致距離，然后估出節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中的位置[22] 。典型的無需測距的定位算法有DV-Hop定位算法，APIT定位算法、質(zhì)心定位算法、Amorphous定位算法等，它們所需

68、的網(wǎng)絡(luò)模型都是由參考節(jié)點和未知位置的節(jié)點組成。</p><p>　　通過移動信標，或者說移動信標來對整個網(wǎng)絡(luò)的未知節(jié)點進行定位的方法是最來興起的一種新的定位方法，將節(jié)點裝載在移動機器人上或是進行節(jié)點撒播的飛行器上，并且該節(jié)點裝有GPS或其他定位裝置，這樣就構(gòu)造了移動信標[23] 。它可以在移動的過程中實時獲得其當(dāng)前的位置信息。</p><p>　　通過移動信標來定位的主要思想是：移動信標在

69、“感興趣的區(qū)域內(nèi)（Region of interest，簡稱ROI）”[24] 移動的過程中，不斷的廣播包含其當(dāng)前位置信息的分組，在其通信半徑內(nèi)的節(jié)點將接收到這些廣播分組，當(dāng)未知節(jié)點接收到三個或者三個以上的與其距離為R的位置信息時，就可以利用三邊測量法或極大似然估計法[17] 計算該未知節(jié)點的位置。</p><p>　　國內(nèi)外對于移動信標的定位方法及信標的移動路徑的規(guī)劃研究處于起步階段，相關(guān)的文獻并不多，提出的算

70、法也不夠成熟，文獻[25] 和[26] 提出的定位方法只需要一個可以移動的信標，其中文獻[25] 利用TOA測距技術(shù)和質(zhì)心法來計算待定位節(jié)點位置，文獻[26] 不需要復(fù)雜的測距技術(shù)，而是通過信標的不斷運動并利用幾何限制關(guān)系來計算待定位節(jié)點位置。</p><p>　　文獻[27] 則在DV-Hop的基礎(chǔ)上引入移動的信標形成一種新的M-A-DV-Hop算法，實現(xiàn)在不提高硬件成本的情況下，又能達到同樣定位效果的構(gòu)想。其

71、定位的主要思想是：當(dāng)移動信標在定位區(qū)域內(nèi)移動時，移動到若干個新位置，立即在該位置補充一個普通節(jié)點。根據(jù)信標的即時位置信息，新位置的普通節(jié)點知道自身的位置。它們就等同于信標。另外，增加普通節(jié)點的同時，也提高了隨機網(wǎng)絡(luò)的連通度。引入移動信標的優(yōu)勢是即使只有一個信標也可以實現(xiàn)對未知節(jié)點的定位。</p><p>　　本論文針對基于信標的定位算法需要較高的信標節(jié)點密度導(dǎo)致定位成本提高的情況，引入移動信標在網(wǎng)絡(luò)中移動并廣播自

72、己的位置分組信息在網(wǎng)絡(luò)中構(gòu)成虛擬信標的方法來定位未知節(jié)點，在DV-Hop定位算法的基礎(chǔ)上將移動信標構(gòu)成的虛擬信標來計算平均跳距離并結(jié)合跳數(shù)信息來對未知節(jié)點定位，通過規(guī)劃優(yōu)化的路徑來提高定位效率。</p><p>　　對于移動信標的移動路徑的規(guī)劃也是一個重要的問題，本文進行了初步的研究。當(dāng)采用移動信標在網(wǎng)絡(luò)中移動來廣播定位信息時，移動信標的移動路徑及廣播時間的選取，則很大程序上決定了網(wǎng)絡(luò)定位的能量消耗及定位的效率。

73、故研究信標的移動路徑規(guī)劃，使網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點以最小的代價獲得足夠多用于自身定位的信息成為一個重要的研究內(nèi)容。</p><p>　　目前國內(nèi)外主要的路徑規(guī)劃均為靜態(tài)的路徑，研究如何使移動節(jié)點的移動軌跡可以盡量覆蓋網(wǎng)絡(luò)區(qū)域。這樣的算法顯然不能最大限度的節(jié)約節(jié)點的能耗，對于嚴格要求能源的傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點來說，必然需要更為優(yōu)化及適用于當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)的路徑規(guī)劃算法來使節(jié)點移動路徑盡可以少，減少廣播的信息來減少網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的通信消耗。根據(jù)現(xiàn)

74、有的路徑規(guī)劃方法，可以把路徑的規(guī)劃分為靜態(tài)和動態(tài)規(guī)劃，靜態(tài)的路徑規(guī)劃與網(wǎng)絡(luò)的連通狀況無關(guān)，根據(jù)需要定位的ROI區(qū)域，規(guī)劃以盡可能短的路徑覆蓋區(qū)域為目標，目前靜態(tài)的路徑主要有隨機移動模型，高斯馬爾可夫移動模型，螺線移動模型和SCAN移動模型。而國外有根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)通狀況來進行路徑規(guī)劃的動態(tài)算法，文獻[28] 提出幾條最優(yōu)路徑的選擇原則，本文主要進行動態(tài)路徑優(yōu)化研究。</p><p>　　1.3 本論文的主要研究內(nèi)容與

75、結(jié)構(gòu)</p><p>　　針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)基于信標節(jié)點的無需測距定位算法精度低，定位效率低的情況，本文提出基于移動信標優(yōu)化路徑的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位算法。研究的內(nèi)容主要如下：</p><p>　　1、分析歸納常用的無需測距的定位算法和基于信標的定位算法，研究基于信標的定位算法的定位機制，研究利用移動信標的信息來進行定位計算。</p><p>　　2、提出基于移動

76、信標改進的DV-Hop定位算法，該算法在DV-Hop定位算法的基礎(chǔ)上，利用一個移動的信標節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中按預(yù)定的路徑移動并不斷的廣播自己的位置信息，形成多個虛擬信標，未知節(jié)點采用加權(quán)處理的方法計算平均跳距及其與各虛擬信標的距離，最后利用三邊測量法計算未知節(jié)點的位置信息，實現(xiàn)節(jié)點精確定位。并研究移動信標的動態(tài)選擇算法來選擇能獲得最大計算精度的移動信標節(jié)點進行定位計算。仿真證明，相對于DV-Hop算法，基于移動信標改進的DV-Hop定位算法降低

77、了定位的成本和布網(wǎng)的復(fù)雜度，提高節(jié)點定位的精度和效率。</p><p>　　3、結(jié)合基于移動信標改進的DV-Hop定位算法，提出了基于ROI(region of interest)的移動信標的路徑規(guī)劃方法，并把圖論引入信標移動路徑規(guī)劃，獲取針對所處網(wǎng)絡(luò)連通狀況的優(yōu)化信標移動路徑，提高算法的定位精度，減少算法定位過程的通信開銷，提高算法的效率。</p><p>　　文章結(jié)構(gòu)層次安排如下：&l

78、t;/p><p>　　第1章 闡述了本課題的研究背景、研究意義及項目來源。通過對國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀進行探討，確立傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法的研究的方向。</p><p>　　第2章 介紹了信標節(jié)點定位算法的相關(guān)工作，闡述了常用的基于移動信標的無線傳感器節(jié)點定位算法，并分析了這幾種常用算法的特點。</p><p>　　第3章 研究基于移動信標的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的定位算法，

79、將移動信標引入到DV-Hop定位算法中，提出了基于移動信標的DV-Hop定位算法和基于移動信標動態(tài)選擇的改進DV-Hop定位算法，同時分析了改進算法在特定移動模型下的定位精度。</p><p>　　第4章 結(jié)合基于移動信標改進的DV-Hop定位算法，提出了面向無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的移動信標的路徑規(guī)劃方法，把圖論引入信標移動路徑規(guī)劃，獲取針對所處網(wǎng)絡(luò)連通狀況的優(yōu)化信標移動路徑。</p><p>　

80、　第5章 在OMNeT++仿真平臺上進行無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點算法的仿真，設(shè)計移動信標節(jié)點的模型和移動模型，并通過仿真論證優(yōu)化路徑對定位算法的影響。 </p><p>　　第二章 傳感器網(wǎng)絡(luò)常用節(jié)點定位算法相關(guān)研究</p><p>　　無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點定位方法的不同，分成兩種定位類型：基于信標節(jié)點和不基于信標節(jié)點(也有論著將其分為無錨節(jié)點和有錨節(jié)點的定位算法，信標節(jié)點也可稱為錨節(jié)點)。不基于

81、信標節(jié)點的定位方法屬于相對定位，基于信標的定位算法可以得出未知節(jié)點的絕對坐標。當(dāng)前絕大多數(shù)節(jié)點定位算法均假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中存在少量信標節(jié)點，以實現(xiàn)整個網(wǎng)絡(luò)的絕對定位。</p><p>　　2.1無線傳感器網(wǎng)絡(luò)基于信標節(jié)點的定位算法</p><p><b>　　2.1.1相關(guān)工作</b></p><p>　　基于信標節(jié)點的定位算法在研究集中在移動信標的選

82、擇、移動路徑、定位計算方法及移動節(jié)點的研究。由于信標節(jié)點需要移動，其在網(wǎng)絡(luò)中的作用更為重要，需要根據(jù)傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點進行移動信標節(jié)點的設(shè)計及無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用系統(tǒng)的研究。構(gòu)建無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用系統(tǒng)，需要考慮網(wǎng)絡(luò)在應(yīng)用中的成本、數(shù)量、通信方面存在的諸多問題，主要需要考慮以下幾個方面：</p><p>　　1、低成本：系統(tǒng)必須是低成本，不僅從節(jié)點硬件、軟件考慮，而且傳感器也必須采用相對價格低的產(chǎn)品；</p&g

83、t;<p>　　2、低功耗：系統(tǒng)中采用普通AAA電池供電，所以要求網(wǎng)絡(luò)必須是低功耗的，保證網(wǎng)絡(luò)的生命周期盡量長；</p><p>　　3、實時監(jiān)測：監(jiān)測信息需實時傳輸?shù)焦芾矸?wù)器，方便用戶實時查詢；</p><p>　　4、網(wǎng)關(guān)無線通信：由于監(jiān)測區(qū)域的特殊性，不一定存在有線網(wǎng)絡(luò)，例如：Internet、有線局域網(wǎng)等，故網(wǎng)關(guān)具有把采集的環(huán)境信息無線傳輸?shù)椒?wù)器的功能，不受監(jiān)測區(qū)

84、域的影響；</p><p>　　5、精度：傳感器決定了采集數(shù)據(jù)的精度，傳感器采集數(shù)據(jù)的精度可以在規(guī)定范圍內(nèi)存在一定程度的誤差；</p><p>　　6、傳感器接口靈活：系統(tǒng)根據(jù)環(huán)境參數(shù)的不同采用不相同的接口，傳感器的類型也需根據(jù)實際需要而定，因此節(jié)點的傳感器接口需靈活設(shè)定。</p><p>　　傳感器節(jié)點主要由低功耗的單片機，無線射頻模塊以及車載平臺等組成，它首先采

85、集各個模擬信號，把模擬信號轉(zhuǎn)化成數(shù)字信號，經(jīng)過單片機處理后，通過無線射頻模塊把數(shù)據(jù)傳送到匯聚節(jié)點。匯聚節(jié)點的處理器采用ARM9 S3C2410，它還包括GPRS模塊，無線射頻模塊，網(wǎng)絡(luò)接口等，它的功能主要是接收附近所有傳感器節(jié)點發(fā)送過來的數(shù)據(jù)，并且通過Internet或者GPRS模塊上傳到上層監(jiān)控軟件。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)移動節(jié)點定位系統(tǒng)的硬件系統(tǒng)需要根據(jù)上面所述的要求建立合適的傳感器系統(tǒng)，為此設(shè)計的傳感器移動節(jié)點主要由低功耗的微處理器，射頻

86、模塊，傳感器接口，電源模塊以及車載平臺5部分組成，如圖2-1所示，普通節(jié)點則沒有車載平臺。</p><p>　　圖2-1傳感器移動節(jié)點結(jié)構(gòu)</p><p>　　Fig. 2-1 Sensor Network Mobile Nodes Structure</p><p>　　根據(jù)此模型設(shè)計制作的移動節(jié)點如下圖2-2所示。節(jié)點采用MSP430低功耗單片機，芯片集成SPI

87、，IIC，12位A/D等標準接口，可以通過SPI接口與射頻模塊CC2420進行連接，節(jié)點還設(shè)計了了標準的傳感器接口，可以通過接口連接到常用的傳感器模塊。為了實驗方便，節(jié)點集成了DS18B20溫度傳感器，TSL2561光強度傳感器。同時，把節(jié)點放在車載平臺上，實現(xiàn)節(jié)點的移動。</p><p>　　圖2-2傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點</p><p>　　Fig. 2-2 Sensor Network No

88、des</p><p>　　黎大鵬在文獻[29] 中研究了基于信標節(jié)點動態(tài)調(diào)整的移動節(jié)點的定位算法。對基于錨節(jié)點動態(tài)調(diào)整的傳感器網(wǎng)絡(luò)移動節(jié)點定位系統(tǒng)進行了研究，該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)移動節(jié)點的高效率定位。文章分別從嵌入式硬件平臺的硬件設(shè)計，移動節(jié)點定位算法，以及定位系統(tǒng)的程序設(shè)計與實現(xiàn)三方面來對該系統(tǒng)進行研究。提出基于VWMC（Voronoi and Weight Monte Carlo Method）的傳感器網(wǎng)絡(luò)移動節(jié)

89、點定位算法，該算法在MCL（Monte Carlo Localization）算法的基礎(chǔ)上加入Voronoi圖和權(quán)值分析技術(shù)。仿真證明，相對于MCL算法，基于VWMC的傳感器網(wǎng)絡(luò)移動節(jié)點定位算法提高了移動節(jié)點定位的精度和效率。結(jié)合基于VWMC的傳感器網(wǎng)絡(luò)移動節(jié)點定位算法以及錨節(jié)點動態(tài)調(diào)整策略，提出了基于錨節(jié)點動態(tài)調(diào)整的傳感器網(wǎng)絡(luò)移動節(jié)點定位算法，提高了算法對外界干擾的抵御能力。</p><p>　　2.1.2基于

90、信標定位算法的優(yōu)點</p><p>　　相對定位通常是以網(wǎng)絡(luò)中部分節(jié)點為參考，建立整個網(wǎng)絡(luò)的相對坐標系統(tǒng)。絕對定位可為網(wǎng)絡(luò)提供唯一的命名空間，受節(jié)點移動性影響較小，有更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。但研究發(fā)現(xiàn)，在相對定位的基礎(chǔ)上也能夠?qū)崿F(xiàn)部分路由協(xié)議，尤其是基于地理位置的路由(geo-routing)，而且相對定位不需要信標節(jié)點。在某些無需網(wǎng)絡(luò)節(jié)點絕對位置的應(yīng)用中，可以采用無信標節(jié)點的定位算法來實現(xiàn)整個網(wǎng)絡(luò)的相對定位。典型的無

91、信標節(jié)點的定位算法包含SPA[30] 、SDGPS[31] 、AFL[32] 等定位算法。</p><p>　　SPA算法選擇網(wǎng)絡(luò)中密度最大處的一組節(jié)點作為建立網(wǎng)絡(luò)全局坐標系統(tǒng)的參考點，并在其中選擇連通度最大的一個節(jié)點作為坐標系統(tǒng)的原點。首先根據(jù)節(jié)點間的測距結(jié)果在各個節(jié)點上建立局部坐標系統(tǒng)，通過節(jié)點間的信息交換與協(xié)調(diào)，以參考點為基準通過坐標變換逐步建立全局坐標系統(tǒng)。SPA算法的主要缺點是網(wǎng)絡(luò)通信開銷太大。<

92、/p><p>　　SDGPSN算法在SPA算法的基礎(chǔ)上，提出了基于聚類的定位思想?；舅枷?網(wǎng)絡(luò)部署完后，每個傳感器節(jié)點開始運行一個隨機的定時器，如果與鄰居節(jié)點相比，節(jié)點i的定時器最先到期且沒有收到任何鄰居節(jié)點的消息，則i升級為主節(jié)點，并向鄰居節(jié)點廣播此消息，所有接收到該消息的鄰居節(jié)點中止其定時器并成為該主節(jié)點的從節(jié)點。這些節(jié)點構(gòu)成一個以主節(jié)點i為坐標原點的節(jié)點域，并隨掃A擇兩個與i相鄰的從節(jié)點為輔助節(jié)點對，構(gòu)建一個

93、局部坐標系。節(jié)點域內(nèi)的所有其他從節(jié)點通過選擇適當(dāng)?shù)妮o助節(jié)點對來計算其在此局部坐標系中的坐標。然后相鄰的節(jié)點域依靠兩個域的共同邊際節(jié)點的相關(guān)坐標信息，以主節(jié)點ID較小的局部坐標系為參照，進行相鄰局部坐標系間的坐標轉(zhuǎn)換，直至建立一個全局坐標系。SDGPSN算法和SPA算法相比，通信開銷明顯降低，這使得它更適于大規(guī)模無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的部署。</p><p>　　AFL算法是完全分布式的節(jié)點定位方法。利用AMP所有節(jié)點從隨

94、機初始坐標分配開始，只利用局部距離估計和通過局部信息交換收斂到一個與距離估計一致的坐標分配。在給定一個未知坐標的節(jié)點集合和一種節(jié)點可以估測它到其鄰居節(jié)點距離機制的條件下，通過局部節(jié)點間的通信決定每個節(jié)點的位置坐標。</p><p>　　基于信標節(jié)點的定位算法依賴于某些已知坐標位置的節(jié)點。這種定位算法需要預(yù)先定位信標節(jié)點，否則無法正常運行，另外為了減小定位誤差，信標節(jié)點的數(shù)目還須足夠多?；谛艠斯?jié)點的定位算法的一個

95、重要特征是定位精度取決于信標點密度。為了解決基于信標節(jié)點的定位算法對信標節(jié)點的密度的依賴，近年來許多學(xué)者進行了移動信標節(jié)點定位算法的研究，通過在引入移動信標節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中按預(yù)定軌跡漫游并廣播自己的位置分組在構(gòu)成虛擬信標節(jié)點，可以大大減少信標節(jié)點的投入。因為信標節(jié)點造價往往比普通節(jié)點高，在許多固定的傳感器網(wǎng)絡(luò)中，定位成功后信標節(jié)點將轉(zhuǎn)為普通節(jié)點使用，極大的浪費了資源。所以基于移動信標節(jié)點的定位算法成為近年來研究的一個熱點。</p>

96、;<p>　　本章首先介紹無線傳感器網(wǎng)絡(luò)常用的定位方式及其實現(xiàn)，然后介紹常用的基于測距和無需測距的定位算法，并根據(jù)這些算法的特點，分析其優(yōu)缺點，為下一章提出新的基于移動信標的定位算法奠定了理論基礎(chǔ)。</p><p>　　2.2無線傳感器網(wǎng)絡(luò)常用的定位方式的實現(xiàn)</p><p>　　2.2.1極大似然估計法</p><p>　　傳感器網(wǎng)絡(luò)移動節(jié)點定位系統(tǒng)

97、中節(jié)點有可能和多于3個的不同信標相連。因此可以使用更多的節(jié)點以獲得冗余信息來計算未知節(jié)點的位置。極大似然估計多邊測量[33] 就采用了上面的方法，已知n個節(jié)點的坐標分別為(X1,Y1)，(X2,Y2)，(X3,Y3)，….，(Xn ,Yn )，它們到未知節(jié)點 D 的距離分別為dl，d2，d3，….，dn，假設(shè)節(jié)點 D的坐標為(X，Y)。那么，存在下列公式： </p><p><b>　　∶</b&

98、gt;</p><p><b>　　(2.1)</b></p><p>　　最后，使用標準的最小均方差估計方法可以得到未知節(jié)點 D 的坐標。</p><p>　　2.2.2三邊測量定位法</p><p>　　三邊測量法是通過 RSSI值得出未知節(jié)點到 3 個信標的距離，通過這3個距離值計算出未知節(jié)點的位置。如下圖2-1所

99、示，當(dāng)節(jié)點P1，P2，P3未知節(jié)點P發(fā)出的定位信號時，根據(jù) RSSI值，可以得到 P1到 P，P2到 P，P3到 P的距離d1，d2，d3；分別以 P1，P2，P3為圓心，d1，d2，d3為半徑作圓，通過這 3個圓相交區(qū)域定出未知節(jié)點的位置。</p><p>　　圖2-3三邊測量法原理</p><p>　　Fig. 2-3 Trilateration Method Principle<

100、;/p><p>　　但是在真實環(huán)境下三邊測量法存在巨大的缺陷，如圖3-6所示，實際上測量得到的3個距離RP1，RP2，RP3存在著誤差，導(dǎo)致以RP1，RP2，RP3為半徑建立的3個圓并不是相交于一點，而是相交于一個區(qū)域。這樣建立起來的等式方程組沒有解，根本無法實現(xiàn)對節(jié)點的定位。有些文章提出了以區(qū)域的質(zhì)點作為節(jié)點的位置，這種方法也不好，節(jié)點定位的誤差會隨著相交區(qū)域的增大而大大地提高。</p><p&

101、gt;　　總的來說，針對節(jié)點的定位算法都是在理想的仿真環(huán)境下進行研究的，當(dāng)節(jié)點處于存在干擾或者移動的情況下，這些算法或不能夠?qū)崿F(xiàn)節(jié)點精確的定位，或算法的計算量太大。</p><p>　　2.2.3三角測量定位法</p><p>　　三角測量法原理如圖2-2所示，已知A、B、C三個節(jié)點的坐標分別為(xa,ya),(xb,yb)，(xc,yc)，節(jié)點D相對于節(jié)點A、B、C的角度分別為：ADB，

102、ADC，BDC，假設(shè)節(jié)點D的坐標為(x，y)，D為圖2-2中三個圓的交點。</p><p>　　圖2-4三角測量法示意圖</p><p>　　Fig. 2-4 Triangulation Method Principle</p><p>　　對于節(jié)點A，C和角ADC，如果弧段AC在ABC內(nèi)，那么能夠唯一確定一個圓，設(shè)圓心為，半徑為r1，那么，并存在下列公式：<

103、/p><p><b>　　(2.2)</b></p><p>　　由式(2.2)能夠確定圓心O1點的坐標和半徑r1。同理對A，B，ADB和B，C，BDC分別確定相應(yīng)的圓心、半徑r2、圓心和半徑r3。最后根據(jù)已知的r1，，r2，，r3，，采用三邊測量法確定D點坐標。</p><p>　　2.3常用的節(jié)點定位算法</p><p>

104、;　　2.3.1 常用的Range-base節(jié)點定位算法</p><p>　　根據(jù)定位過程中是否測量實際節(jié)點間的距離，定位算法可分為：基于距離(Range-Based)的定位算法和距離無關(guān)(Range-Free)的定位算法[34] 。前者需要測量相鄰節(jié)點間的絕對距離或方位，然后利用該實際距離來確定未知目標節(jié)點位置；后者則僅利用節(jié)點間距離關(guān)聯(lián)關(guān)系計算目標節(jié)點位置[35] 。</p><p>

105、　　1、基于信號強度（RSSI）定位</p><p>　　RSSI(Received Signal Strength Indicator)是接收到的信號強度指示器，是一種利用信號衰減推測距離的測距技術(shù)[36]。目前很多定位算法都是利用RSSI技術(shù)實現(xiàn)的。目前，WSN網(wǎng)絡(luò)中無線通信芯片主要有兩種：CC1000和CC2420。CC1000的工作頻帶為315MHz,868MHz,915MHz，數(shù)據(jù)傳送速率可達72.8K

106、bit/s，適用于跳頻協(xié)議。CC2420工作頻帶在2.4GHz-2.4835GHz，采用的是O-QPSK調(diào)制方式，數(shù)據(jù)速率在250kbit/s，具有較高的抗干擾能力。對于CC1000通信芯片，RSSI值是一個10位的寄存器值，而對于CC2420，該值卻是一個8位的寄存器值。它是通過A/D轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換而來的，芯片不同，RSSI的轉(zhuǎn)換方式也是不同的。若芯片是CC1000：</p><p><b>　　（2.3

107、）</b></p><p><b>　?。?.4）</b></p><p><b>　?。?.5）</b></p><p><b>　　（2.6）</b></p><p>　　其中，RSSI是寄存器值，也就是節(jié)點接收到的信號強度值，VRSSI是A/D轉(zhuǎn)換前的RSSI

108、電壓值，單位為(V)；Vbat為電源電壓，該值為一個常數(shù)值3V；Pcurrent是當(dāng)前節(jié)點的發(fā)射功率，單位為dBm；P0為當(dāng)節(jié)點與源節(jié)點足夠遠時接收到的功率值，一般來說P0取-80dBm；P為功率衰減值。（2.6）式是由（2.3），（2.4），（2.5）聯(lián)合而得的，表明在當(dāng)前發(fā)射功率下，發(fā)送到最遠的距離處，接收到的最大RSSI值，若超過該值的一定范圍，認為節(jié)點間通信不合理，丟棄該數(shù)據(jù)包。若芯片為CC2420：</p>&l

109、t;p><b>　?。?.7）</b></p><p><b>　?。?.8）</b></p><p>　　其中，RSSI是一個8位的寄存器值；RSSI_VAL為轉(zhuǎn)換前RSSI功率值，單位為dBm，RSSI_OFFSET是一個常數(shù)，約為-45dBm。本文采用的射頻芯片是CC2420，它相對于CC1000，使用的范圍更廣。同時為了更好的利用R