各向異性無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位算法的研究.pdf

1、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)大多應(yīng)用于復(fù)雜的環(huán)境中，甚至是遠(yuǎn)離人類生活區(qū)的惡劣環(huán)境下，所以節(jié)點(diǎn)的分布多經(jīng)過(guò)飛行器拋撒的方式進(jìn)行隨機(jī)分布，這使得定位成為一個(gè)技術(shù)難點(diǎn)。大部分的定位算法都假設(shè)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涫歉飨蛲缘?，然而由于?jié)點(diǎn)拋撒的隨機(jī)性、地理形狀的復(fù)雜多變、分布幾何形狀不規(guī)則、節(jié)點(diǎn)密度不均勻等原因，實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)往往呈現(xiàn)出各向異性的特點(diǎn)。這就使得傳統(tǒng)的定位算法性能惡化，定位精度下降，網(wǎng)絡(luò)可定位節(jié)點(diǎn)覆蓋率降低。因此，研究適用于各向異性無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)并具

2、有良好定位精度的定位算法具有重要意義。
　　本文在對(duì)各向異性無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究分析的基礎(chǔ)上，提出了一種基于跳距和測(cè)距的各向異性網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位算法HRL(Hops and Range based Localization algorithm foranisotropic networks)。HRL算法設(shè)計(jì)了基于各向異性的跳距模型和測(cè)距模型。在跳距模型中，針對(duì)傳統(tǒng)跳距算法計(jì)算平均跳距誤差大的問(wèn)題，提出了HRL跳數(shù)閾值限定以及HRL跳距算

3、法設(shè)計(jì)。在測(cè)距模型中，針對(duì)各向異性網(wǎng)絡(luò)中傳輸信號(hào)的各向異性特點(diǎn)，本文設(shè)計(jì)了不規(guī)則信號(hào)的傳輸模型。提出了基于中值數(shù)絕對(duì)偏差的加權(quán)濾波算法，對(duì)測(cè)距信號(hào)進(jìn)行優(yōu)化處理。在距離計(jì)算中提出了信號(hào)模型參數(shù)識(shí)別算法，使得節(jié)點(diǎn)根據(jù)周圍環(huán)境確定自己的信號(hào)模型參數(shù)值。為提高定位精度，提出了錨節(jié)點(diǎn)選擇策略。在錨節(jié)點(diǎn)選擇中提出了共線度的計(jì)算方法，對(duì)共線的錨節(jié)點(diǎn)進(jìn)行排除，對(duì)三邊測(cè)量法中三個(gè)圓相交于一個(gè)區(qū)域的問(wèn)題設(shè)計(jì)了解決方案。最后，對(duì)本文提出的HRL算法設(shè)計(jì)了詳細(xì)