面向应用的无线传感网络定位问题研究

论文摘要

由于具有廉价性、鲁棒性和自组织性等一系列优点,无线传感网络在军事国防、工业控制、环境监测和医疗卫生等领域都有着广泛的应用前景。在无线传感网络中,位置信息对传感节点的监测活动至关重要,没有位置信息的监测报告通常毫无意义。由此可见,节点定位是传感网络最基本的功能之一,对传感网络的实际应用性起着至关重要的作用。在过去十年中,国内外研究学者针对不同应用场景提出了一系列节点定位算法。但是它们中的大部分在实际系统应用方面还存在很多问题:定位信息存在偏差、算法扩展性差、定位精度低、消息复杂度高和能量消耗快等等。针对这一现状,本文在对已有的定位算法进行广泛调研和仔细分析的基础上,从实际定位系统的角度出发,针对其定位信息收集、节点自定位、定位结果求精和位置信息更新四个阶段中存在的问题和挑战进行了系统的研究并提出了具有实用价值的解决方案。本文主要贡献如下:在定位信息收集阶段,针对定位信息存在偏差的问题,本文研究了定位信息修正机制,其目的是对实际系统中收集的定位信息进行修正从而减小其与理想环境下定位信息的偏差。为实现此目标,我们提出了一种基于信誉评估的定位信息修正机制（RRS）。在RRS中,我们借助邻居节点之间的协作来对原始定位信息的可靠性进行评估并根据评估结果对原始定位信息进行迭代修正使得修正后的定位信息尽可能准确。为验证RRS的性能,我们进行了详尽的仿真实验并通过搭建一个包含17个MICAz节点的实验床来验证其在实际环境中的应用效果。仿真结果显示加载RRS模块的DV-Hop定位算法比其直接利用原始定位信息在定位精度上提高了约34%。系统验证结果显示DV-Hop利用RRS修正后的跳数信息的定位精度比其直接利用原始跳数信息要提高约16%。在节点自定位阶段,针对实际应用定位精度低和扩展性差的问题,本文对基于测距无关和基于RSSI的定位算法进行研究并提出了基于细粒度跳数信息（AFLA）、基于RSSI全向拟合经验图（ORM）和基于RSSI方向序列（DSBL）三种定位算法。在AFLA中,我们首先对跳数信息进行细粒度化;然后利用细粒度跳数信息来进行初始定位;最后利用节点之间的相对位置关系对初始定位结果进行求精。仿真结果显示AFLA的平均定位精度比DV-Hop高出约30%。系统验证结果表明AFLA的平均定位精度比DV-Hop高24%左右。在ORM中,我们基于通信半径内收集的有限个不同方向和距离对应的RSSI值,采用拟合的方法得到一张包含任一方向和距离对应的RSSI值的全向经验图。待定位节点根据收集的来自锚节点的RSSI值和该经验图可以求得一个最合适的位置坐标。由于只涉及小范围内的有限数据采集,因此该方法具有很好的扩展性。系统验证结果显示与基于RSSI的W-Centroid方法相比,ORM的平均定位精度要高26%左右。在DSBL中,我们将节点之间的相对方向而不是RSSI值的大小作为主要依据来判定节点所在区域。因为我们发现在近距离范围内,方向性对RSSI值的影响甚至要大于物理距离。系统验证结果显示与基于RSSI大小序列的SBL算法相比,DSBL能够将近50%的待定位节点定位于正确区域而SBL只有大约17%。在定位结果求精阶段,针对初始定位结果精度低的问题,本文研究了迭代求精机制并提出了置信度弹簧模型（CSM）对节点初始定位结果进行迭代求精。CSM根据节点初始定位结果的可靠程度赋予其不同的置信度并基于此和节点之间的相对位置关系来动态设置弹簧模型移动步长。如此,CSM可以以较快的收敛速度达到对初始定位结果迭代求精的目的。系统验证结果证明利用CSM求精后的定位结果精度比初始定位结果高约27%,比利用传统弹簧模型求精的结果高出14%左右。在位置信息更新阶段,针对定位结果更新过程消息复杂度高和能量消耗快的问题,本文研究了位置的高效更新机制。在实际系统中,随着节点密集度的增加,传统的周期性位置信息更新机制会引发消息丢失和能量快速消耗等问题。针对这些问题,本文提出了基于代理的无线传感网络高效位置更新机制。在该机制中,只有代理节点周期性代表其成员节点更新位置信息。而其成员节点在脱离其代理之前不需要发送任何位置更新消息。所以,本文的方法可以有效地减少网络的消息复杂度以及节点的能量消耗,从而延长了网络的生命周期。通过在真实环境中布置38个MICAz节点进行实验,我们证明了LUM性能的优越性。实验结果显示和传统的位置更新方法相比,LUM平均能减少45%的消息数和48%的能量消耗。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 主要符号对照表
• 第1章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 无线传感网络定位技术及其挑战
• 1.3 论文主要研究内容和创新点
• 1.4 论文组织结构
• 1.5 本章小结
• 第2章 无线传感网络定位相关工作
• 2.1 引言
• 2.2 基于测距的定位算法
• 2.2.1 基于信号强度
• 2.2.2 基于信号传输时间
• 2.2.3 基于到达方位角
• 2.2.4 基于无线射频干涉测量
• 2.3 基于测距无关的定位算法
• 2.3.1 基于区域估计的定位算法
• 2.3.2 基于距离估计的算法
• 2.4 本章小结
• 第3章 基于信誉评估的定位信息修正机制
• 3.1 引言
• 3.2 相关工作
• 3.3 定位信息修正的研究意义
• 3.3.1 信号传输模型
• 3.3.2 原始定位信息
• 3.3.3 定位信息误差的影响
• 3.4 基于信誉评估的定位信息修正机制
• 3.4.1 RRS 工作原理
• 3.4.2 算法健壮性及正确性
• 3.5 仿真评估
• 3.5.1 仿真设置
• 3.5.2 仿真结果
• 3.6 系统验证
• 3.6.1 实验平台
• 3.6.2 原始定位信息
• 3.7 本章小结
• 第4章 基于细粒度跳数信息的定位算法
• 4.1 引言
• 4.2 相关工作
• 4.3 AFLA 工作过程
• 4.3.1 收集定位信息
• 4.3.2 细粒度化跳数信息
• 4.3.3 初始定位
• 4.3.4 迭代求精
• 4.4 仿真评估
• 4.4.1 仿真设定
• 4.4.2 性能评价
• 4.4.3 仿真小结
• 4.5 系统验证
• 4.5.1 实验平台
• 4.5.2 RRS 机制验证
• 4.5.3 细粒度化效果验证
• 4.5.4 CSM 模型效果验证
• 4.5.5 实验总结
• 4.6 本章小结
• 附录
• 第5章 基于RSSI 的节点自定位算法
• 5.1 引言
• 5.2 相关工作
• 5.3 基于RSSI 全向拟合经验图的定位算法
• 5.3.1 实验设置
• 5.3.2 节点自身差异性
• 5.3.3 测试数据分析
• 5.3.4 角度拟合
• 5.3.5 距离拟合
• 5.3.6 定位过程
• 5.3.7 系统验证
• 5.4 基于RSSI 方向序列的定位算法
• 5.5 本章小结
• 附表
• 第6章 基于代理的高效位置更新机制
• 6.1 引言
• 6.2 相关工作
• 6.3 预处理机制
• 6.3.1 参数化Flip-Flop 过滤器
• 6.3.2 带状阈值
• 6.4 LUM 算法
• 6.4.1 选举过程
• 6.4.2 维护过程
• 6.5 优化机制
• 6.5.1 近程代理融合
• 6.5.2 能量平衡
• 6.5.3 主动睡眠机制
• 6.5.4 消息时间戳
• 6.6 系统验证
• 6.6.1 对比系统
• 6.6.2 实验平台
• 6.6.3 性能评价
• 6.7 本章小结
• 第7章 总结与展望
• 7.1 全文总结
• 7.2 下一步工作展望
• 参考文献
• 致谢
• 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果