【文章內容簡介】 3。 33 第 5 章 仿真實驗與性能分析 35 仿真平臺介紹 35 網絡部署 36 性能評價指標 37 仿真結果及分析 38 MDSMAP 算法及改進算法分析 38 dwMDS(G)算法及改進算法分析 42 本章小結 47 結 論 48 參考文獻 50 攻讀碩士學位期間承擔的科研任務與主要成果 53 致 謝 54 作者簡介 55 第 1 章 緒 論 1 第 1 章 緒 論 研究背景 及研究意義 隨著科技發(fā) 展步伐的加快 ， 如今 人類 所處的時代是一個充滿挑戰(zhàn)和機遇的 信息時代。因而， 作為獲取信息、傳遞信息的最基礎的網絡 —— 無線傳感器網絡的研究和應用發(fā)展非常迅猛。目前非常熱門的兩個概念 —— 物聯網與智慧地球，其核心技術就是無線傳感器網絡。 無線傳感器網絡 WSN(wireless sensor work)[1,2]是指由大量成本低廉的，具有感知能力 、無線通信能力 、計算能力的傳感器節(jié)點 構成的網絡。 它主要針對缺乏或 無法 建立通信基礎設施的 區(qū) 域，通過大規(guī)模的、具有一定定位能力、通信能力、數據處理能力的傳感器節(jié)點建立聯系，提供 數據。 這種網絡系統 在 國家安全、 國防軍事、醫(yī)療衛(wèi)生、 環(huán)境監(jiān)測、 制造業(yè)、 交通管理、 災難拯救 、 空間探索 等領域 [3,4]有著其他技術無可比擬的優(yōu)勢 ， 能夠在任何時間、地點、 環(huán)境條件下獲取可靠 而有用的信息 。在 美國商業(yè)周刊和 MIT技術評論 的有關 預測未來技術發(fā)展的報告 都 將 WSN列 入了 21世紀最有影響力的 21項技術和改變世界的 10大技術之 中 。 全球未來的三大高科技產業(yè) 中最受重視的 也 是 WSN[5]。 通過 將 大量傳感器節(jié)點 分布 于 要 監(jiān)測 的 區(qū)域 中 來構建 WSN，從而使得人類跟客觀世界 間相互通信的 方式有所改善 。其中 傳感器節(jié)點的 位置信息是采集信息中不可缺少的，確定獲取信息的節(jié)點 所在的 位置是提供監(jiān)測事件位置信息的前提 ， 在 WSN的 應用 中 起著 至關重要 的作用 [6,7]。 其一 ， 節(jié)點自身位置的缺點是 WSN中的很多特定應用 的基礎 ， 在 傳感器 節(jié)點的 位置 信息未知的情況下， 所獲取的傳感器節(jié)點 感知的數據是 毫無 意義的 [8]。比如在 軍事應用 中 ， 對敵方軍事目標的定位可以 決定是否需 集中 火力進行打 擊 ；在 森林 中 發(fā)生火災時 ， 監(jiān)測發(fā)生火災的具體區(qū)域與火勢情況可以決定是否需要增加軍力救助 等等。 其二 ， WSN的 運行和管理 仍 需 有 節(jié)點位置信息的協助 。例如 計算網絡覆蓋范圍、控制網絡的負載均衡、 對外部目標的定位和追蹤、基于地理信息的路由、資源的有效配置等。 因此， 節(jié)點定位問題已成為 WSN的一個至關重要的研究課題。 毫無疑問， 獲得節(jié)點位置信息的直接 方法 是 利用 全球定位系統 GPS(Global Positi oning System)。 GPS是 目前使用的最著名 的定位系統 [9]， 用 GPS系統獲取傳感器節(jié)點燕山大學工學碩士學位論文 2 位置信息 ，具有 較好的實時性 、 較 強 的 抗干擾能力、 較 高 的 定位精度 等優(yōu)點。 但是，傳感器節(jié)點成本低、電池供電、計算能力和通信能力有限 ，使得 GPS不適用于低成本自組織的無線傳感器網絡 ， 因為它沒 有 考慮布網成本和能量消耗問題 。 根據 WSN的特點 ，傳感器節(jié)點的位置信息應該 以最小通信開銷和 最低的 硬件代價來 獲取 。所以 ，實現 WSN節(jié)點定位 不能全依賴 GPS系統來完成，只能是通過該系統獲取少數節(jié)點的位置信息再通過其他的定位技術來實現其他大量節(jié)點的定位 。 近年來，不少研究者們在 WSN定位技術方面已經取得了一定的研究成果，但是目前仍處于初級階段，還有好多問題沒有徹底解決，有一定的局限性。 國內外 研究現狀 由于 WSN的應用前景非常廣闊，它作為 21世紀 影響力巨大的全新技術之一，許多 國家學術界、軍界和工業(yè)界 研究者們 在 其 有關 的 研究中都注入了大量的人力與物力 。 傳感器網絡最初來源于美國先進國防研究項目局 DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency)的一個研究項目 [10,11]。 WSN的研究 是 20世紀 90年代 開始的 ，該網絡 最早 是由 軍事 領域 的有關人事提出的 。 最初受客觀條件的限制 ，傳感器網絡只能 應用于 軍事領域 的一些 重要 項目中， 對其 推廣 與 發(fā)展 是很 困難 的 。 后來 隨著相關 學科的不斷發(fā)展 ， WSN逐漸 轉向 民用， 在許 多領域 得到了大量研究者們的 廣泛 而深入 的 研究。 近年來隨著無線通信技術、 片上系統 、 MEMS的發(fā)展 與進步 ， WSN的理想藍圖 逐一 實現，其應用越來越廣 泛 ， 從而 得到 了 研究者們 的 極度 關注。 WSN中的 定位技術是大多數 有關 WSN應用 的 支撐技術 和關鍵技術之一 。該技術是指 WSN通過特定 系統或算法來獲取傳感器 節(jié)點 的 位置信息。這種自組織網絡定位包括兩種定位，一種是 節(jié) 點自身定位 ，另一種是 目標定位，前者是后者的基礎。 進入 21世紀， 軍界 、 學術界 和工業(yè)界 都 極 其 關注 有關 傳感器網絡技術 的研究與發(fā)展 。從 2020年開始， 許多有關 WSN節(jié)點定位研究成果的報告開始在 國際上陸續(xù)出現。 2020年， Nimpama Bulusu教授等 人 提出了 一種無需測距的定位算法 —— 質心算法 [12]， 此定位算法 是基于網絡連通性 通過節(jié)點之間相互發(fā)送信息獲得節(jié)點間的跳數信息 進行定位的 ； 適合部署在室內的傳感器節(jié)點定位的 RADAR系統 是由 微軟公司的Bahl P等人 開發(fā) 出的 唯一 一種 根據 的定位系統 [13]；加州大學伯克利分校的 Doherty等 人 ， 引入了“凸集” 這一概念 ，將整個網絡模型 看作 一個凸第 1 章 緒 論 3 集， 那么就可以把 傳感器節(jié)點的定位問題 看作一個 凸約束優(yōu)化問題 [14]，其中 的幾何約束 是 傳感器 節(jié)點 間 的 通信連接； 同年， 麻省理工學院的 Priyantha N也開發(fā)出了一種室內定位系統 —— Cricket系統 [15,16]。此系統 主要是 用 于獲取 移動或靜止 的傳感器 節(jié)點所在房間 的 具體 位置 信息 。 2020年， Srdjan Capkun等人提出了一種 針對無基礎設施的移動無線網絡的 相對定位算法 [17]； 2020年 8月， Akyildiz等 人 發(fā)表了 以 “ A Survey on Sensor Networks” 為題 的綜述性學術論文 以來 ， 又一 次激發(fā)了學術界對WSN的研究興趣。 2020年， Tian He等 人 提出了 一種 采用 求解約束集合 進行定位的APIT算法 [18]；哥倫比亞大學的 Shang Yi等人 在 MDS技術 ， 提出了 MDSMAP， MDSMAP(P)， MDSMAP(C)等幾種集中式定位算法 [1922]。 隨著集中式定位算法的研究趨于成熟 及 WSN規(guī)模的不斷擴大 ， 如今大量的科研工作者們致力于研究 分布式 的 定位算法 。 2020年， Niculescu教授 等人 提出 了 一系列分布式定位算法，包括 DVHop，DVDistance， DVCoordinate等算法 [23]。 2020年， 麻省理工學院的 RVSN和 NMS兩個研究小組在“分布式傳感器網絡的定位與追蹤”項目中提出 了 一種 分布式定位算法 ，該算法 是 通過 節(jié)點間 距離的 估計值 獲取節(jié)點的二維坐標 信息 ，有 較高的覆蓋率 [24]。2020年 ， Costa J A, Patwari N等人 提出了 dwMDS(G)算法 [25]，該算法最終是通過優(yōu)化加權的目標代價函數計算出節(jié)點的坐標 。 近年來， 隨著科學技 術的發(fā)展與 WSN實用價值的不斷提升， 國內 的一些 高校和研究 所 也 開始對有關 WSN的理論和應用的研究工作 [26,27]， 2020年，在有關集成技術的國際會議上提出了一種自適應鄰居選擇的分布式定位算法 [28]。 2020年，北京交通大學的馬震等提出了一種分布式的算法 MDSMAP(D)[29]。 本文主要研究 基于多維標度 分布式的定位算法 。目前已有 不少 研究者 對 這種定位算法 作了多方面的改進 ， 在 分布式的多維標 度定位算 法的改進研究中， 比如MDSMAP(P)定位算法 ， 是 Yi Shang等 人 通過對 經典 MDSMAP定位算法 分析， 發(fā)現當傳感器 節(jié)點不是均勻分布或者 WSN的拓撲結構 不是規(guī)則形狀時 (如 C形狀 )， 若節(jié)點之間 相隔太遠，最短路徑長度跟歐氏距離是有很大差異的，且無法用線性關系來描述它們之間的關系。 于是， 針對 MDSMAP算法的不足， 引入了“補丁”這一概念，提出了 MDSMAP(P)定位算法 ； 文獻 [30]是 一種基于 非度量多維標度技術的定位算法， 通過 多次 迭代 來 不 斷修正距離和相異性 間的 單調關系的過程。文獻 [31]是利用Euclidean算法改進經典 MDSMAP算法中 估算 最短距離的方法， 但因為 Euclidean算法燕山大學工學碩士學位論文 4 由于 直接測量兩節(jié)點 之間的 距離 時 ，受環(huán)境 因素 影響較大， 所以使得 該算法的