【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 .............. 13 Common Rangefree Nodes Localization Algorithm .............................. 16 Summary of This Chapter .................................................................................. 18 Chapter 3 Localization Algorithm based on Mobile Beacon ................................. 19 Improving DVHop Algorithm base on Mobile Beacon .................................... 19 DVHop Localization Algorithm.............................................................. 20 Nodes Localization Algorithm base on Mobile Beacon .......................... 23 Simulation Result ..................................................................................... 26 Improving DVHop Algorithm base on Mobile Beacon Dynamic Selection ..... 28 Analysis the Error Resource of DVHop Averager Hop Distance ........... 29 The Process of the Improving Localization Algorithm ........................... 31 Simulation Result ..................................................................................... 34 Summary of This Chapter .................................................................................. 35 廣東工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文 VIII Chapter 4 Mobile Beacon Moving Path Optimization ........................................... 36 Analysis the Moving Model of Mobile Beacon ................................................. 36 RWP(Random Way Point) Moving Model .............................................. 36 GaussMarkov Moving Model ................................................................. 37 Spire Moving Model ................................................................................ 38 Mobile Beacon Moving Path Optimization for WSNs....................................... 38 Mobile Beacon Path Planning base on Graph Theory ............................. 39 Simulation of the Mobile Beacon Path Planning ..................................... 40 Summary of This Chapter .................................................................................. 42 Chapter 5 Simulation of Localzaition Algorithm base on Mobile Beacon............ 43 Introduction of Simulation Tools and Environment ........................................... 43 Introduction of OMNeT++ ...................................................................... 43 Localization Algorithm Performance Evaluation and Analysis ............... 44 Localization Algorithm Design base on Mobile Beacon.................................... 45 Programming and Modeling Localization Algorithm .............................. 46 Programming the Process of the Localization Algorithm ........................ 51 Performance Evaluation and Analysis of the Localization Algrithm base on Optimize Path ........................................................................................................... 52 Summary of This Chapter .................................................................................. 55 Conclusion and Prospect ........................................................................................... 56 References ................................................................................................................... 57 Published Papers ........................................................................................................ 60 Participant Projects ................................................................................................... 61 Original Creative Statement ..................................................................................... 62 Acknowledgements..................................................................................................... 63 第一章 緒 論 1 第一章 緒 論 本論文的研究背景 及 意義 研究背景 與意義 無 線傳感器網(wǎng)絡(luò)綜合了傳感器、嵌入式計(jì)算、分布式信息處理和無線通信等技術(shù)，由許多相同或不同類型傳感器節(jié)點(diǎn)通過無線通信實(shí)現(xiàn)自組織，形成分布式自治網(wǎng)絡(luò)。它打破了傳統(tǒng)的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的數(shù)據(jù)信息交互方式，帶來了一種全新的信息獲取和處理模式 [1] 。 無線傳感器網(wǎng)絡(luò) (Wireless Sensor Networks， WSN)是由部署在監(jiān)測(cè)區(qū)內(nèi)大量的廉價(jià)微型傳感器節(jié) 點(diǎn)組成，通過無線通信方式形成的一個(gè)多跳的自組織的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，其目的是協(xié)作地感知、采集和處理網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域內(nèi)感知對(duì)象的信息，并傳送給觀察者 [2] 。 傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)在部署時(shí)往往是不可控制的，比如在大型的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中，通常將節(jié)點(diǎn)撒播在很廣的區(qū)域里，網(wǎng)絡(luò)中大部分的節(jié)點(diǎn)的位置是未知的，事先不能確定，但無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的大多數(shù)應(yīng)用都需要知道網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的位置信息，才可能獲取到網(wǎng)絡(luò)中事件的發(fā)生位置和信息來源位置 。 因此， 定位是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的主要應(yīng)用領(lǐng)域之一，對(duì)于大多數(shù)應(yīng)用，不知道節(jié)點(diǎn)位置而感知的數(shù)據(jù)是沒有意義的。只有在傳感器節(jié)點(diǎn)自身正確定位后，才能確定傳感器節(jié)點(diǎn)監(jiān)測(cè)到的事件及信息發(fā)生的具體位置 [3] 。節(jié)點(diǎn)必須明確自身位置才能詳細(xì)說明“在什么位置或區(qū)域發(fā)生了特定事件”，實(shí)現(xiàn)對(duì)外部目標(biāo)的定位和追蹤。 此外，在設(shè)計(jì)路由協(xié)議時(shí)利用 節(jié)點(diǎn)位置信息還可以提高路由效率，為網(wǎng)絡(luò)提供命名空間，向 網(wǎng)絡(luò) 部署者報(bào)告網(wǎng)絡(luò)的覆蓋質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載均衡以及網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞淖耘渲?[4] 。因此，節(jié)點(diǎn)的定位問題已經(jīng)成為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)重要的研究方向 。 傳感器節(jié)點(diǎn)自身定位就是一種通過估計(jì)至鄰居節(jié)點(diǎn)的距離或鄰居數(shù)目，利用節(jié)點(diǎn)間的信息交換來確定各節(jié)點(diǎn)自身位置的機(jī)制。在傳感器網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)能夠自主確定位置被認(rèn)為是其基本能力和系統(tǒng)的基本服務(wù)之一。對(duì)于 WSN 來說，人工廣東工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文 2 部署或?yàn)樗芯W(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)配置 GPS 裝置都會(huì)受到成本、功耗、拓展性等問題的限制，因此，尋求 WSN 自身定位機(jī)制成為許多研究機(jī)構(gòu)和學(xué)者共同探討的問題 [4] 。 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，根據(jù)定位過程中是否實(shí)際測(cè)量節(jié)點(diǎn)間的距離，把定位機(jī)制分為：基于測(cè)距的 (rangebased)定位和距離無關(guān)的 (rangefree)定位方法 [5] 。前者需要測(cè)量相鄰節(jié)點(diǎn)間的絕對(duì)距離或方位，然后利用該實(shí)際距離來確定未知目標(biāo)節(jié)點(diǎn)位置；后者則僅利用節(jié)點(diǎn)間距離關(guān)聯(lián)關(guān)系計(jì)算目標(biāo)節(jié)點(diǎn)位置。 Rangebased算 法通過測(cè)量相鄰節(jié)點(diǎn)間的實(shí)際距離或方位進(jìn)行定位，測(cè)量距離的具體的方法有Time of Arrival(TOA) [6] ， Time Difference of Arrival(TDOA)[7] ， Radio Signal Strength(RSSI)[8] 和 Angle of Arrival(AOA)[9] 等。 Rangebased 算法能夠?qū)崿F(xiàn)精確定位，但由于需要在節(jié)點(diǎn)中加入 GPS 或其它附加的測(cè)距的硬件設(shè)備，在實(shí)際應(yīng)用中所需的成本較高。而 Rangefree 定位算法由于降低了對(duì)節(jié)點(diǎn)硬件的要求，引起了更多的關(guān)注，典型算法有 DVHop[10] 算法 ,基于 RSSI 的 DVHop[11] 算法 ,基于連通性的定位算法 [12] 等。 目前基于距離的定位算法都是利用靜態(tài)的幾何關(guān)系來確定節(jié)點(diǎn)位置，且對(duì)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的布置和密度要求高，如三邊、多邊測(cè)量定位、基于角度測(cè)量定位等算法，都需要移動(dòng)節(jié)點(diǎn)至少獲得 3 個(gè)或者 3 個(gè)以上信標(biāo)節(jié)點(diǎn)提供的坐標(biāo)和距離 [13] 。另一種思想則是使信標(biāo)或者 信標(biāo) 運(yùn)動(dòng)起來，通過帶有 GPS 的已知位置的移動(dòng) 信標(biāo)按某一規(guī)劃好的路徑或運(yùn)動(dòng)模型遍歷未知節(jié)點(diǎn)的區(qū)域，并發(fā)送定位信號(hào)，其它節(jié)點(diǎn)獲取這些信號(hào)來進(jìn)行定位計(jì)算。 動(dòng)態(tài)算法的研究是最近興起的一個(gè)熱點(diǎn)，理論還不完善，有別于靜態(tài)算法所涉及的都是固定節(jié)點(diǎn)，其主要是討論對(duì)傳感網(wǎng)中移動(dòng)節(jié)點(diǎn)定位的方法 [14] ，包括待測(cè)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)和信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)。當(dāng)然從理論上講，完全可以借鑒靜態(tài)已有的成熟算 法，計(jì)算出特定時(shí)刻的節(jié)點(diǎn)位置，但因?yàn)楣?jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)，對(duì)定位算法的實(shí)時(shí)性要求較高，通常的改進(jìn)方法是加入對(duì)節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)的預(yù)測(cè)估計(jì) [15] ，或是使定位算法能自動(dòng)適應(yīng)不同節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)的方式，從而提高對(duì)運(yùn)動(dòng)節(jié)點(diǎn)的定位準(zhǔn)確性。 雖然節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)性使定位過程復(fù)雜化，但是利用節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)性可提高定位精度，減少定位代價(jià)。在 Bergamo 等的研究中，網(wǎng)絡(luò)中有 2 個(gè)固定的 信標(biāo) 向全網(wǎng)傳送坐標(biāo)信息，其余處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的節(jié)點(diǎn)根據(jù)接收到的信號(hào)強(qiáng)度進(jìn)行自身定位[16] 。 國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)定位問題進(jìn)行了大量研究，提出了幾種比較典型的定位算法第一章 緒 論 3 [17] 。但這些算法普遍存在以下局限 [18] ：① 依賴特殊硬件的支持；② 需要特殊的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。而在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中引入移動(dòng)節(jié)點(diǎn)，可以增強(qiáng)其功能。如文獻(xiàn) [19] 通過將幾個(gè)未知節(jié)點(diǎn)移動(dòng)到網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)密度相對(duì)稀疏的區(qū)域以彌補(bǔ)節(jié)點(diǎn)密度分布不均勻的