無線傳感器網絡高性能定位算法研究.pdf

1、近些年來，隨著無線技術的快速發(fā)展和傳感器軟、硬件技術的成熟，無線傳感器網絡(WSNs，Wireless Sensor Networks)引起了越來越多的國內外研究學者的關注。WSNs是一種新型的信息獲取技術，因為其自身所具有的自組織性、動態(tài)性和數據為中心等眾多特點，在軍事和民用領域具有廣闊的應用前景，例如，在工作人員無法到達的地震災區(qū)進行人員搜救、災后環(huán)境監(jiān)控和余震檢測。其中，數據為中心的特點決定了在其上進行的任何算法設計(，)應用開發(fā)

2、都需要基于可靠而且高效的節(jié)點自身或者從周圍自然環(huán)境中獲取的各種類型的數據。節(jié)點的位置信息作為節(jié)點自身所具有的一種主要數據，對于很多基于位置的應用和服務，是相當重要的。
　　本文針對高性能數據收集問題和利用高性能數據收集進行高精度定位問題，使用理論分析和實驗評估相結合的方法路線，研究了無線傳感器網絡中數據高吞吐量、公平收集問題，提出了比例公平的高性能數據收集算法;研究了各種動態(tài)網絡參數對定位精度的影響，發(fā)現(xiàn)節(jié)點的定位精度與定位計算時

3、使用的數據（基于各種動態(tài)網絡參數的不同取值，收集得到的用于定位的數據并不相同）之間存在關系。通過優(yōu)化各種動態(tài)網絡參數，提高數據收集的性能和所收集數據的針對性，提出了高精度的定位算法。主要工作概括如下:
　　(1)在無線傳感器網絡中，網絡數據收集的效率和數據收集的公平性問題是兩個重要的研究課題，本文通過分析數據收集中“漏斗效應”問題以及挖掘對立問題:數據收集效率和數據收集公平性之間的相互關系，提出了一種高性能的比例公平的數據收集算法

4、，在提高數據收集吞吐量的同時，達到了數據比例公平收集的目的。
　　(2)本文對周期性睡眠調度網絡中的定位問題進行了詳細的分析、研究，利用優(yōu)化動態(tài)網絡參數的方法，提高定位數據收集的針對性和有效性，提出一種高性能的周期性參數優(yōu)化的動態(tài)定位算法。通過與當前已有的高精度定位算法的比較，發(fā)現(xiàn)利用參數優(yōu)化確實能提高數據收集的針對性和有效性，從而提高定位算法的定位精確度。
　　(3)本文對基于移動數據收集的定位問題進行研究。通過深入分析各

5、種移動參數對移動數據協(xié)助的定位算法的影響，以無線測距為手段，根據移動節(jié)點的觀察模型，將節(jié)點的定位問題轉化為基于某一移動節(jié)點位置坐標數據的后驗概率坐標估計問題來處理。根據與其它幾種經典的或最新的定位算法的比較實驗和結果分析，本文提出的定位算法在多種參數配置下，在動態(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)基于移動參數對定位性能影響的分析，本文提出了一種高性能的基于先驗數據收集的室內定位算法LuPI，此算法

6、利用了易于獲得的RSS(Received Signal Strength)信息，以各個采樣點之間的RSS差值作為先驗信息，構建先驗信息數據庫，然后利用RSS差值數據庫對移動節(jié)點進行定位，獲得移動節(jié)點的相對位置坐標。本文利用移動智能設備和WiFi路由器實現(xiàn)了LuPI算法，搭建了原型系統(tǒng)，進行了真實環(huán)境的實驗，通過與最新的LiFS算法的比較，LuPI確實提高了動態(tài)環(huán)境中移動節(jié)點的定位精度，并且能在環(huán)境復雜、多徑干擾強烈的室內進行高精度的定位