无线传感器网络中一种改进的DV-Hop定位方法

论文摘要

无线传感器网络是由一组传感器节点以自组织方式构成的无线网络,其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中被监测对象的信息;并将信息传送至观察者。无线传感网络的特点使得其在军事观察,环境监测,物流交通等领域具有广阔的应用前景。节点定位作为无线传感器网络的关键技术之一,对无线传感器网络的监测活动至关重要,因为没有位置的监测消息将毫无意义;因此如何实现高效的节点定位在无线传感器网络的研究中具有重要的意义。由于成本和技术等原因,不可能为每个传感节点配置GPS。因此,目前无需测距的定位算法成为研究的热点。DV-Hop是一种无需测距（Range-free）的定位算法,该算法首先使用距离矢量交换协议使所有节点获得距信标节点的跳数,然后信标节点计算网络平均每跳距离值,并将其广播至网络。当未知节点接收到该值后,则根据跳数计算出到信标节点的距离。当未知节点获得距三个信标节点的距离后,则用三边定位法计算出节点的坐标。该算法只要求信标节点具有GPS定位功能,其他的传感节点则根据网络的连通信息实现对自身的定位,该算法对硬件的要求低,是目前应用最广泛的定位算法之一。DV-Hop在均匀网络中,由于节点间的距离固定,因此可以得到合适的定位精度。但在非均匀网络,由于节点随机分布,节点间的距离不固定,因此定位精度会迅速下降。本文针对DV-Hop算法在非均匀网络中定位精度不高,提出了一种改进算法（BNL, Based on the number of Neighbors Localization）。BNL算法通过对监测区域进行划分,根据划分子区域内的节点数目来估算跳距,从而降低了非均匀网络由于节点间距离不固定对估算跳距的影响,并在节点坐标计算时,对跳数做加权平均,赋予跳数较小的跳距更大的权值,降低由于多跳引起的定位误差。本文对BNL算法进行了仿真和实验。实验表明,BNL算法较之DV-Hop能有效地提高定位精度。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 本文课题来源
• 1.4 本文的研究内容
• 1.5 本文结构
• 第二章 无线传感器网络节点自定位算法
• 2.1 无线传感器网络及其定位算法的概念及特点
• 2.1.1 无线传感器网络简介
• 2.1.2 无线传感器网络中的节点自定位算法
• 2.1.3 自定位算法的特点
• 2.2 节点自定位算法的分类方式
• 2.2.1 基于测距定位和无需测距定位
• 2.2.2 物理定位与符号定位
• 2.2.3 绝对定位与相对定位
• 2.2.4 集中式计算定位与分布式计算定位
• 2.2.5 紧密藕合定位与松散藕合定位
• 2.2.6 粗粒度定位和细粒度定位
• 2.3 节点定位的计算方法
• 2.3.1 三边测量法
• 2.3.2 三角测量法
• 2.3.3 最大似然估计法
• 2.3.4 质心法
• 2.4 典型的无线传感器网络节点自定位算法
• 2.4.1 Active Badge
• 2.4.2 Cricket
• 2.4.3 APIT
• 2.4.4 APS
• 2.4.5 凸规划定位算法
• 2.4.6 MDS-MAP
• 2.5 几种典型定位算法的比较
• 2.6 本章小结
• 第三章 DV-HOP 定位算法及改进算法
• 3.1 DV-HOP 算法分析
• 3.2 DV-HOP 算法存在的不足
• 3.3 改进的DV-HOP 算法（BNL）
• 3.3.1 划分监测区域
• 3.3.2 节点间距估算
• 3.3.3 节点坐标计算
• 3.4 本章小结
• 第四章 仿真及实验分析
• 4.1 算法仿真实验
• 4.1.1 MATLAB 仿真软件简介
• 4.1.2 仿真实验的环境设置
• 4.1.3 BNL 算法实现的主要步骤
• 4.1.4 仿真实验结果及分析
• 4.2 BNL 算法在硬件节点上的实验
• 4.2.1 实验平台
• 4.2.2 实验场景及结果分析
• 4.3 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 工作总结
• 5.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间公开发表论文
• 攻读硕士学位期间参与导师课题