【正文】 國內(nèi)外有許多學者把移動信標與經(jīng)典的質(zhì)心定位算法、 APIT 定位算法及 DVHop 定位算法等相結(jié)合來改進這些定位算法。而移動信標節(jié)點通過引入一個可在網(wǎng)絡(luò)中漫游移動的節(jié)點來廣播自己的位置信息構(gòu)成虛擬信標，從而可以降低定位成本，提高定位效率。由于網(wǎng)絡(luò)定位算法大多依賴于信標節(jié)點的密度，網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)通性。 課題來源 本課題來源 于國家自然科學基金資助項目（編號： 60673132）；廣東省自然科學基金重點項目（編號： 07117421）。但由于沒有相應(yīng)的硬件測距支持，定位存在一定程序的誤差，當網(wǎng)絡(luò)中存在障礙物時，節(jié)點間的歐氏距離會因為彎曲路徑而產(chǎn)生較大的誤差，精度也相應(yīng)的降低 [21] 。尤其是節(jié)點對能耗，體積等要求嚴格時，更多的時候并不能應(yīng)用這種基 于測距的定位技術(shù)。如文獻 [19] 通過將幾個未知節(jié)點移動到網(wǎng)絡(luò)節(jié)點密度相對稀疏的區(qū)域以彌補節(jié)點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 依賴特殊硬件的支持；② 需要特殊的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)。在 Bergamo 等的研究中，網(wǎng)絡(luò)中有 2 個固定的 信標 向全網(wǎng)傳送坐標信息，其余處于運動狀態(tài)的節(jié)點根據(jù)接收到的信號強度進行自身定位[16] 。當然從理論上講，完全可以借鑒靜態(tài)已有的成熟算 法，計算出特定時刻的節(jié)點位置，但因為節(jié)點的運動，對定位算法的實時性要求較高，通常的改進方法是加入對節(jié)點運動的預(yù)測估計 [15] ，或是使定位算法能自動適應(yīng)不同節(jié)點運動的方式，從而提高對運動節(jié)點的定位準確性。另一種思想則是使信標或者 信標 運動起來，通過帶有 GPS 的已知位置的移動 信標按某一規(guī)劃好的路徑或運動模型遍歷未知節(jié)點的區(qū)域，并發(fā)送定位信號，其它節(jié)點獲取這些信號來進行定位計算。而 Rangefree 定位算法由于降低了對節(jié)點硬件的要求，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 法通過測量相鄰節(jié)點間的實際距離或方位進行定位，測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。 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，根據(jù)定位過程中是否實際測量節(jié)點間的距離，把定位機制分為：基于測距的 (rangebased)定位和距離無關(guān)的 (rangefree)定位方法 [5] 。在傳感器網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點能夠自主確定位置被認為是其基本能力和系統(tǒng)的基本服務(wù)之一。因此，節(jié)點的定位問題已經(jīng)成為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的一個重要的研究方向 。節(jié)點必須明確自身位置才能詳細說明“在什么位置或區(qū)域發(fā)生了特定事件”，實現(xiàn)對外部目標的定位和追蹤。 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，對于大多數(shù)應(yīng)用，不知道節(jié)點位置而感知的數(shù)據(jù)是沒有意義的。 無線傳感器網(wǎng)絡(luò) (Wireless Sensor Networks， WSN)是由部署在監(jiān)測區(qū)內(nèi)大量的廉價微型傳感器節(jié) 點組成，通過無線通信方式形成的一個多跳的自組織的網(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)感知對象的信息，并傳送給觀察者 [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)大學碩士學位論文 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 課題來源 ................................................................................................... 3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 ................................................................................................. 3 本論文的主要研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu) ......................................................................... 5 第二章 傳感器網(wǎng)絡(luò) 常用節(jié)點定位算法相關(guān)研究 ...................................................... 7 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)基于信標節(jié)點的定位算法 ...................................................... 7 相關(guān)工作 .................................................................................................... 7 基于信標定位算法的優(yōu)點 ........................................................................ 9 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)常用的定位方式的實現(xiàn) ........................................................ 10 極大似然估計法 ...................................................................................... 10 三邊測量定位法 ...................................................................................... 11 三角測量定位法 ...................................................................................... 12 常用的節(jié)點定位算法 ........................................................................................ 13 常用的 Rangebase 節(jié)點定位算法 ........................................................ 13 常用的 Rangefree 節(jié)點定位算法 .......................................................... 16 本章小結(jié) ............................................................................................................ 18 第三章 基于移動信標的節(jié)點定位算法 .................................................................... 19 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)基于移動信標改進的 DVHop 定位算法 ........................... 19 DVHop 定位算法 .................................................................................. 20 移動信標節(jié)點定位算法 .......................................................................... 23 廣東工業(yè)大學碩士學位論文 VI 仿真分析 ................................................................................................. 26 基于移動信標動態(tài)選擇改進 DVHop 定位算法 ............................................ 28 DVHop 定位算法平均跳距離計算誤差來源分析 ............................... 29 基于移動信標動態(tài)選擇的改進型 DVHop 定位算法過程 .................. 31 仿真分析 .................................................................................................. 34 本章小結(jié) ........................................................................................................... 35 第四章 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)移動信標的路徑優(yōu)化 ........................................................ 36 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)移動信標的移動模型分析 .................................................... 36 隨機移動 RWP(Random Way Point)模型 ............................................. 36 高斯馬爾可夫移動 GaussMarkov 模型 ................................................ 37 螺線移動模型 .....................................................................