【正文】 來(lái)源 本課題來(lái)源于國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（編號(hào)： 60673132）；廣東省自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目（編號(hào)： 07117421）。但由于沒(méi)有相應(yīng)的硬件測(cè)距支持，定位存在一定程序的誤差，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中存在障礙物時(shí)，節(jié)點(diǎn)間的歐氏距離會(huì)因?yàn)閺澢窂蕉a(chǎn)生較大的誤差，精度也相應(yīng)的降低 [21] 。尤其是節(jié)點(diǎn)對(duì)能耗，體積等要求嚴(yán)格時(shí)，更多 的時(shí)候并不能應(yīng)用這種基于測(cè)距的定位技術(shù)。如文獻(xiàn) [19] 通過(guò)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)密度分布不均勻的不足。但這些算法普遍存在以下局限 [18] ：① 依賴(lài)特殊硬件的支持；② 需要特殊的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。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] 。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。另一種思想則是使信標(biāo)或者 信標(biāo) 運(yùn)動(dòng)起來(lái)，通過(guò)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(lái)進(jìn)行定位計(jì)算。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。 Rangebased算法通過(guò)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。 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中，根據(jù)定位過(guò)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(wú)關(guān)的 (rangefree)定位方法 [5] 。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。因此，節(jié)點(diǎn)的定位問(wèn)題已經(jīng)成為無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)重要的研究方向 。節(jié)點(diǎn)必須明確自身位置才能詳細(xì)說(shuō)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。 因此， 定位是無(wú)線(xiàn)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(méi)有意義的。 無(wú)線(xiàn)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(guò)無(wú)線(xiàn)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(guān)察者 [2] 。 by acquiring connectivity conditions of the work we optimize the path of mobile beacon. These make increase of positioning accuracy of positioning algorithm and reduce munication costs, improve efficiency of the algorithm. Finally, we simulate mobile beacon base localization algorithm in OMNeT + + 廣東工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文 IV simulation environment by modeling mobile intelligent nodes and ordinary nodes in the work. The work putes the unknown node’s location through the positioning process of munication and data processing. The simulation results show that the algorithm base on mobile beacon with optimal path not only improves the positioning accuracy but also reduce the munication overhead of locatingm, these improve the efficiency of wireless sensor nodes localization. Key words: WSN； Mobile anchor； Optimal path； OMNeT++； Smart node 目 錄 V 目 錄 摘 要 ............................................................................................................................... I ABSTRACT ................................................................................................................. III 目 錄 ............................................................................................................................. V CONTENTS ................................................................................................................ VII 第一章 緒 論 ................................................................................................................ 1 本論文的研究背景及意義 ................................................................................. 1 研究背景與意義 ....................................................................................... 1 課題 來(lái)源 ................................................................................................... 3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 ................................................................................................. 3 本論文的主要研究?jī)?nèi)容與結(jié)構(gòu) ......................................................................... 5 第二章 傳感器網(wǎng)絡(luò)常用節(jié)點(diǎn)定位算法相關(guān)研究 ...................................................... 7 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)基于信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的定位算法 ...................................................... 7 相關(guān)工作 .................................................................................................... 7 基于信標(biāo)定位算法的優(yōu)點(diǎn) ........................................................................ 9 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)常用的定位方式的實(shí)現(xiàn) ........................................................ 10 極大似然估計(jì)法 ...................................................................................... 10 三邊測(cè)量定位法 ...................................................................................... 11 三角測(cè)量定位法 ...................................................................................... 12 常用的節(jié)點(diǎn)定位算法 ........................................................................................ 13 常用的 Rangebase 節(jié)點(diǎn)定位算法 ........................................................ 13 常用的 Rangefree 節(jié)點(diǎn)定位算法 .......................................................... 16 本章小結(jié) ............................................................................................................ 18 第三章 基于移動(dòng)信標(biāo)的節(jié)點(diǎn)定位算法 .................................................................... 19 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)基于移動(dòng)信標(biāo)改進(jìn)的 DVHop 定位算法 ........................... 19 DVHop 定位算法 .................................................................................. 20 移動(dòng)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)定位算法 .......................................................................... 23 廣東工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文 VI 仿真分析 ................................................................................................. 26 基于移動(dòng)信標(biāo)動(dòng)態(tài)選擇改進(jìn) DVHop 定位算法 ............................................ 28 DVHop 定位算法平均跳距離計(jì)算誤差來(lái)源分析 ............................... 29 基于移動(dòng)信標(biāo)動(dòng)態(tài)選擇的改進(jìn)型 DVHop 定位算法過(guò)程 .................. 31 仿真分析 .................................................................................................. 34 本章小結(jié) ........................................................................................................... 35 第四章 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)移動(dòng)信標(biāo)的路徑優(yōu)化 ........................................................ 36 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)移動(dòng)信標(biāo)的移動(dòng)模型分析 .................................................... 36 隨機(jī)移動(dòng) RWP(Random Way Point)模型 ............................................. 36 高斯馬爾可夫移動(dòng) GaussMarkov 模型 ................................................ 37 螺線(xiàn)移動(dòng)模型 ......................................................................................... 38 面向無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位的移動(dòng)信標(biāo)的路徑優(yōu)化 ................................ 38 基于圖論的信標(biāo)移動(dòng)路徑規(guī)劃方法 .....................................................