【正文】 rmance widearea tracking for virtual and augmented environments[J].Proceedings of the ACM symposium on Virtual reality software and 36 Hightower indoor 3D location sensing technology based on RF signal strength[D].University of Washington，Department of Computer Science and .37 Tian H，Chengdu H，Brian localization schemes for large scale sensor networks[C].Proceedings of the 9th annual international conference on Mobile eomputing and networking， San Diego，CA， .38 Orr ，Abowd Mechanism for Natural User Identification and Traekong[C]. Factors in Computing .39 Priyantha ，Chakraborty A，Balakrishnan Crieket locationsupport system[C].Proceedings of the 6th annual international conference on Mobile puting and 40 Shang Y，Ruml W，Zhang from mere connectivity[C].Proceedings of the 4th ACM international symposium on Mobile adhoc networkingamp。.41 Capkun S，Hamdi M，Hubaux Positioning in Mobile AdHoc Networks[J].Cluster ，5(2).157167.42 Doherty L，Pister ，EI Ghaoui Position estimation in wireless sensor networks[C].INFOCOM Annual Joint Conference of the IEEE Computer and munication ，IEEE， Anchorage，AK，.47章及標題 致謝在論文結(jié)束之際，我向曾經(jīng)給予幫助我的老師、家人及朋友致以最誠摯的謝意，正是他們無私的幫助、鼓勵與支持，才使我的大學本科階段順利度過。本論文是在燕山大學張立國導師悉心指導下完成的，衷心地感謝我的導師。老師嚴謹?shù)闹螌W精神，精益求精的工作作風，值得我學習。在論文期間，感謝導師在百忙之中對論文進行認真的審閱和修改。半年以來，感謝老師為我提供了良好的學習環(huán)境，并且在課題工作上給予細心指導，在此致以最誠摯的謝意和最崇高的敬意。最要感激的是我父母，因為他們在我慢慢的求學路上一直默默的、辛勤的、艱難的支持著我。感謝父母多年來支持我在學業(yè)上不斷前進，他們在精神和物質(zhì)上給予我巨大的幫助，讓我有條件完成學業(yè)。特別要感謝我一個最要好的朋友，感謝他一如既往的支持與鼓勵。感謝他給我生活與學習方面的無私幫助，讓我有了奮斗的勇氣和力量。無私的支持與信任是我完成學業(yè)的動力。感謝父母、弟弟、好朋友對我的關心、支持與鼓勵!特別將我的本科畢業(yè)論文獻給他們，他們無私的愛永遠是我前進的動力。在此向曾經(jīng)幫助過我的所有人表示崇高的謝意！最后，向百忙之中抽出寶貴時間評閱本文的老師表示深深的謝意！附錄1 DVHop算法仿真程序 附錄1 DVHop算法仿真程序%~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ DVHop算法 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~%~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~% BorderLength正方形區(qū)域的邊長，單位：m% NodeAmount網(wǎng)絡節(jié)點的個數(shù)% BeaconAmount信標節(jié)點數(shù)% Sxy用于存儲節(jié)點的序號，橫坐標，縱坐標的矩陣% Beacon信標節(jié)點坐標矩陣；BeaconAmount*BeaconAmount% UN未知節(jié)點坐標矩陣；2*UNAmount% Distance未知節(jié)點到信標節(jié)點距離矩陣；2*BeaconAmount% h節(jié)點間初始跳數(shù)矩陣% X節(jié)點估計坐標初始矩陣,X=[x,y]% R節(jié)點的通信距離，一般為10100mclear,close all。BorderLength=100。NodeAmount=200。BeaconAmount=20。UNAmount=NodeAmountBeaconAmount。R=60。% D=zeros(NodeAmount,NodeAmount)。%未知節(jié)電到信標節(jié)點距離初始矩陣；BeaconAmount行NodeAmount列h=zeros(NodeAmount,NodeAmount)。%初始跳數(shù)為0；BeaconAmount行NodeAmount列X=zeros(2,UNAmount)。%節(jié)點估計坐標初始矩陣%~~~~~~~~~~~~~~在正方形區(qū)域內(nèi)產(chǎn)生均勻分布的隨機拓撲~~~~~~~~~~~~~~C=BorderLength.*rand(2,NodeAmount)。%帶邏輯號的節(jié)點坐標Sxy=[[1:NodeAmount]。C]。Beacon=[Sxy(2,1:BeaconAmount)。Sxy(3,1:BeaconAmount)]。%信標節(jié)點坐標UN=[Sxy(2,(BeaconAmount+1):NodeAmount)。Sxy(3,(BeaconAmount+1):NodeAmount)]。%未知節(jié)點坐標%畫出節(jié)點分布圖plot(Sxy(2,1:BeaconAmount),Sxy(3,1:BeaconAmount),39。r*39。,Sxy(2,(BeaconAmount+1):NodeAmount),Sxy(3,(BeaconAmount+1):NodeAmount),39。k.39。)xlim([0,BorderLength])。ylim([0,BorderLength])。title(39。* 紅色信標節(jié)點 . 黑色未知節(jié)點39。)%~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~初始化節(jié)點間距離、跳數(shù)矩陣~~~~~~~~~~~~~~~~~~for i=1:NodeAmount for j=1:NodeAmount Dall(i,j)=((Sxy(2,i)Sxy(2,j))^2+(Sxy(3,i)Sxy(3,j))^2)^。%所有節(jié)點間相互距離 if (Dall(i,j)=R)amp。(Dall(i,j)0) h(i,j)=1。%初始跳數(shù)矩陣 elseif i==j h(i,j)=0。 else h(i,j)=inf。 end endend%~~~~~~~~~~~~~~~~~~最短路經(jīng)算法計算節(jié)點間跳數(shù)~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~for k=1:NodeAmount for i=1:NodeAmount for j=1:NodeAmount if h(i,k)+h(k,j)h(i,j)%min(h(i,j),h(i,k)+h(k,j)) h(i,j)=h(i,k)+h(k,j)。 end end endendh%~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~求每個信標節(jié)點的校正值~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~h1=h(1:BeaconAmount,1:BeaconAmount)。 D1=Dall(1:BeaconAmount,1:BeaconAmount)。for i=1:BeaconAmount dhop(i,1)=sum(D1(i,:))/sum(h1(i,:))。%每個信標節(jié)點的平均每跳距離endD2=Dall(1:BeaconAmount,(BeaconAmount+1):NodeAmount)。%BeaconAmount行UNAmount列for i=1:BeaconAmount for j=1:UNAmount if min(D2(:,j))==D2(i,j) Dhop(1,j)=D2(i,j)。%未知節(jié)點從最近的信標獲得校正值 end endendDhop%~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~用跳數(shù)估計距離~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~hop1=h(1:BeaconAmount,(BeaconAmount+1):NodeAmount)%未知節(jié)點到信標跳數(shù)，BeaconAmount行UNAmount列for i=1:UNAmount hop=Dhop(1,i)。%hop為從最近信標獲得的校正值 Distance(:,i)=hop*hop1(:,i)。%%Beacon行UN列；end% %~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~最小二乘法求未知點坐標~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~d=Distance。for i=1:2 for j=1:(BeaconAmount1) a(i,j)=Beacon(i,j)Beacon(i,BeaconAmount)。 endendA=2*(a39。)。% d=d139。 for m=1:UNAmount for i=1:(BeaconAmount1) B(i,1)=d(i,m)^2d(BeaconAmount,m)^2Beacon(1,i)^2+Beacon(1,BeaconAmount)^2Beacon(2,i)^2+Beacon(2,BeaconAmount)^2。 end X1=inv(A39。*A)*A39。*B。 X(1,m)=X1(1,1)。 X(2,m)=X1(2,1)。 end UN X for i=1:UNAmount error(1,i)=(((X(1,i)UN(1,i))^2+(X(2,i)UN(2,i))^2)^)。 end figure。plot(error,39。o39。) title(39。每個未知節(jié)點的誤差39。) error=sum(error)/UNAmount Accuracy=error53附錄2 開題報告 附錄2 開題報告一、綜述本課題國內(nèi)外研究動態(tài)，說明選題的依據(jù)和意義微電子、無線通訊與計算技術的發(fā)展，促使低能耗多用途傳感器被廣泛運用在各個領域。無線傳感器網(wǎng)絡(Wireless Sensor Network，WSN)由許多小、價格低的傳感器節(jié)點構(gòu)成，它們被撒播在監(jiān)測范圍中，利用無線通訊自組織成為具有多跳的系統(tǒng)。WSN能夠感應、獲取監(jiān)測范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)，之后把這些感興趣的數(shù)據(jù)傳遞給監(jiān)測人員。傳感技術的任務是獲取數(shù)據(jù)，通訊技術的任務是傳遞數(shù)據(jù)，計算機技術的任務是處理數(shù)據(jù)。在真實的運用環(huán)境中，獲取數(shù)據(jù)會遇到以下難題:不容易布置線路、獲取信息的面積大。原來的傳感器借助總線構(gòu)建網(wǎng)絡，但這種方式現(xiàn)已不能滿足實際運用需求。在傳感器網(wǎng)絡中，位置信息對傳感器網(wǎng)絡的監(jiān)測活動至關重要，事件發(fā)生的位置或獲取信息的節(jié)點位置是傳感器節(jié)點監(jiān)測消息中所包含的重要信息，沒有位置信息的監(jiān)測消息往往毫無意義。因此，確定事件發(fā)生的位置(節(jié)點位置)是傳感器網(wǎng)絡最基本的功能之一，對傳感器網(wǎng)絡應用的有效性起著關鍵作用。如環(huán)境監(jiān)測應用中需要知道采集的環(huán)境信息所對應的具體區(qū)域位置，比如需要知道森林火災現(xiàn)場位置，戰(zhàn)場上敵方車輛運動區(qū)域，天然氣管道泄漏的具體地點等。對于這些問題，傳感器節(jié)點必須首先知道自身的地理位置信息，這是進一步采取措施和做出決策的基礎?；跓o線傳感器網(wǎng)絡的目標跟蹤過程大致包括3個階段：檢測、定位和通告，定位是跟蹤的技術基礎。時間同步是測距的前提條件，也直接影響測距的精度。本論文主要介紹無線傳感器的定位技術。定位是無線傳感器網(wǎng)絡重要的支撐技術，定位就是確定位置。確定位置在實際應用中有兩種意義：一種是確定自己在系統(tǒng)中的位置；另一種是確定目標在系統(tǒng)中的位置。無線傳感器網(wǎng)絡的定位是指自組織的網(wǎng)絡通過特定方法提供節(jié)點位置信息。這種自組織網(wǎng)絡定位分為節(jié)點自身定位和目標定位。節(jié)點自身定位是確定網(wǎng)絡中節(jié)點為坐標位置的過程。目標定位是確定網(wǎng)絡覆蓋范圍內(nèi)目標的坐標位置。在傳感器網(wǎng)絡中，沒有同意的最