无线传感器网络节点定位技术研究

论文摘要

无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）是集无线通信、嵌入式计算于一体的新兴的分布式自组织数据采集网络。定位技术不仅是无线传感器网络的重要支撑技术之一,同时也是传感器网络进行目标识别、监控、跟踪等众多应用的前提。节点定位问题就是根据少数已知位置的节点,按照某种定位机制确定未知节点自身的位置。定位的基本方法是部署少量已知自身位置的参考节点,其他未知自身位置的节点能够通过测量与参考节点的距离、角度、或根据相对位置关系、网络连通性等进行计算后,确定自身的位置。本文分析了无线传感器网络节点自定位经典算法DV-Hop算法,研究了折线路径中相邻三个节点组成的夹角对计算路径长度的影响,针对无线传感器网络中节点自定位经典算法DV-Hop （distance vector-hop）算法在计算未知节点到信标节点距离和计算相邻节点跳距的不足之处,采用了由相邻节点邻节点集重叠度计算夹角和将网络的平均连通度考虑到节点间跳距的计算中的方法,设计了改进的DV-Hop算法,该算法确保锚路径中的节点能够更精确地计算出跳距,实验仿真结果表明了该算法有效地提高了节点的定位精度和覆盖率。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景与意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 国外研究现状
• 1.2.2 国内研究现状
• 1.3 本文的主要工作与章节安排
• 第2章 无线传感器网络及其应用
• 2.1 无线传感器网络
• 2.1.1 无线传感器网络体系结构
• 2.1.2 无线传感器网络的特点
• 2.2 无线传感器网络的应用
• 2.2.1 军事应用
• 2.2.2 环境监测和预报
• 2.2.3 医疗护理
• 2.2.4 智能家居
• 2.2.5 建筑物状态监控
• 2.2.6 其他方面的应用
• 2.3 本章小结
• 第3章 无线传感器网络节点自定位算法
• 3.1 无线传感器网络节点定位的基本概念
• 3.2 节点间距离（或角度）的测量方法
• 3.2.1 基于TOA的测量方法
• 3.2.2 基于TDOA的测量方法
• 3.2.3 基于AOA的测量方法
• 3.2.4 基于RSSI的测量方法
• 3.3 计算未知节点位置坐标的基本方法
• 3.3.1 三边测量法
• 3.3.2 三角测量法
• 3.3.3 极大似然估计法
• 3.4 无线传感器网络自定位算法分类
• 3.4.1 基于测距的定位和非基于测距的定位
• 3.4.2 细粒度和粗粒度定位
• 3.4.3 物理定位和符号定位
• 3.4.4 绝对定位和相对定位
• 3.4.5 递增式和并发式定位
• 3.4.6 紧密耦合和松散耦合定位
• 3.5 典型的无线传感器网络节点自定位算法
• 3.5.1 质心定位算法
• 3.5.2 DV-Hop定位算法
• 3.5.3 DV-Distance定位算法
• 3.5.4 Euclidean定位算法
• 3.5.5 DV-Coordinate定位算法
• 3.5.6 凸规划定位算法
• 3.5.7 DV-Bearing和DV-Radial定位算法
• 3.5.8 APIT定位算法
• 3.5.9 MDS-MAP定位算法
• 3.5.10 Active Badge定位算法
• 3.5.11 Active Bat定位算法
• 3.5.12 SPA相对定位算法
• 3.5.13 Generic Localized Algorithms定位算法
• 3.5.14 AHLos定位算法
• 3.6 本章小结
• 第4章 DV-Hop节点自定位算法及改进
• 4.1 DV-Hop算法过程描述
• 4.2 DV-Hop算法分析
• 4.3 DV-Hop算法改进
• 4.3.1 DV-Hop算法对于节点距离误差的改进
• 4.3.2 DV-Hop算法对于节点跳距误差的改进
• 4.3.3 改进的DV-Hop算法过程描述
• 4.4 本章小结
• 第5章 实验结果与分析
• 5.1 无线传感器网络节点自身定位算法衡量因素
• 5.1.1 覆盖率
• 5.1.2 信标节点密度
• 5.1.3 节点密度
• 5.1.4 容错性和自适应性
• 5.1.5 定位精度
• 5.1.6 代价
• 5.2 仿真平台的说明
• 5.3 实验数据和算法数据结构
• 5.4 实验结果及分析
• 5.5 本章小结
• 第6章 总结与展望
• 6.1 工作总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢