无线传感器网络节点自定位技术研究概要.docx
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无线传感器网络节点自定位技术研究概要
电子科技大学
硕士学位论文
无线传感器网络节点自定位技术研究姓名:
江斌
申请学位级别:
硕士
专业:
信号与信息处理
指导教师:
万群
20070501
摘要
摘要
节点的自定位技术是传感器网络的关键技术之一。
大量随机布放的传感器节点无法事先知道自身位置,因此必须能够在布放后进行定位。
无论是否已知节点间的距离信息,基于多维标度的传感器网络定位算法都能实现定位,因此本文将重点研究基于多维标度的无线传感器网络定位算法。
首先,本文在查阅大量相关文献的基础上,介绍了无线传感器网络定位技术的研究背景及国内外现状,综述了无线传感器网络定位系统和算法的性能评价标准、分类方法,着重描述了近年来在该领域具有代表性的算法的原理和特点。
其次,本文介绍基于经典多维标度的传感器网络定位技术。
在深入分析基于质心参考点情况下经典多维标度算法的基础上,给出了基于节点参考点的经典多维标度算法的公式推导,并比较了两者的定位效果。
仿真表明,基于质心参考点的经典多维标度算法具有更好的定位性能。
然后,本文提出了迭代多维标度算法的改进形式。
它利用节点的通信半径和节点间的跳段数信息,应用经典多维标度方法计算得到节点初始位置矩阵,并且改进了目标函数的形式。
仿真实验表明,本文改进的迭代多维标度算法比原方法有更好的定位性能。
最后,本文将松弛解法引入到节点的位置估计中,提出了一种快速算法。
该方法的每一步不期望使整个目标函数最小化,而只要求使其中的某一项取最小。
仿真表明,本文的快速算法有效地节约了计算量,提高了计算效率。
关键词:
无线传感器网络;定位技术;多维标度;改进迭代多维标度;快速算法
ABSTRACT
ABSTRACT
Automaticlocalizationofeverysensorisakeyenablingtechnologyofwirelessseetlsornetworks.Withanetworkofthousandsofnodes,itisunlikelythatthepositionofeachnodec距bepre—dctermincd.Thus,estimatingnodes’positionisneededafterdeploying.Localizationapproachesbasedon
MultidimensionalScaleingcouldworkefficientlyonrange-basedOrrange-free,SOthispaperwillbefocusedonwirelesssensornetworkslocalizationapproachesbasedonMultidimensionalScaling.
Firstofall,theresearchstatusofwirelesslocationtechniquesandpositioningsystemsforwirelesssensornetworksaresummarizedbasedonthestudyofplentyofrelatedliteratures.Thecriterionofperformanceevaluationandthetaxonomyforwirelesssensornetworkslocalizationsystemsandalgorithsmsaredescribed.Theprinciplesandcharacteristicsofrecentrepresentativelocalizationapproachesarealsodiscussedandpresented.
Then,thispaperin仃oducedsaisornetworkslocalizationtechnologybasedonclassicalMultidimensionalScaling.Onthebasisofanalysesonclassical
Multidimensionalscaling
algorithmbasedoncen自roidreferencepoint,thispaperderivestheMultidimensionalScalingalgorithmwhichusingnetworknodesasreferencepoint.SimulationresultshowsthatclassicalMultidimensionalScalingalgorithmbasedoncontroidreferencepo衄ismoreprecisethanotherone.
Furthermore,thispaperproposedmodifiediteration
MultidimensionalScalingalgorithm.Itutilizednode’scommunicationradiusandhopcountinformationbetweennodes.Node'sinitialpositionmatrixiscomputedbyclassicalMultidimensionalScalingandcostfunction’Sform.isalsoimproved.Simulationresultprovesthatthemodifiedapproachiseffectiveandhasbetterperformancethanconventionalone.
Atlast,thispaperintroducedrelaxationsolutionintonodepositionestimationandproposesafastalgorithm.Thisalgofittnndidnotexpectminimizingwholecostfunctiononeachstepandminimizedonetermoneachstep.Simulationresultshowsthatthefastalgorithmefficientlyreducedcomputationcomplexityandimprovedcomputingefficiency.
n
ABSTRACr
Keywords:
Wirelesssensornetworks;Localizationtechnology;MultidimensionalScaling;ModifiediterafiveMultidimensionalScaling;Fastalgorithm
lII
独创性声明
本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。
签名:
;三邈日期:
2。
。
7年,月厶日关于论文使用授权的说明
本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。
本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。
(保密的学位论文在解密后应遵守此规定)
日期:
乞哆罗年●月r舻El
第一章绪论
1.1研究背景及意义
第一章绪论
更小、更廉价的低功率计算设备代表的“后PC时代”冲破了传统台式计算机和高性能服务器的设计模式:
普遍的网络化带来的计算处理能力是难以估量的;微机电系统(Micro-electro-mechanismSystem,简称MEMS)的迅速发展奠定了设计和实现片上系统(SystemOnChip,简称soc)的基础,以上3方面的高度集成又孕育出很多新的信息获取和处理模式,无线传感器网络就是其中一例。
无线传感器网络(WirelessSensorNetworks,简称WSN)就是由布置在监测区域内大量的廉价微型传感器节点组成,通过无线通信方式形成的一个多跳的自组织网络系统,其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中对象的信息。
微电子、网络和无线通信等技术的进步,推动了低功率、多功能传感器的快速发展,使其在微小体积内能够集成信息采集、数据处理和无线通信等多种功能。
传感器网络具有广阔的应用前景,能广泛用于军事、环境监测和预报、城市交通、建筑物状态监控以及医疗护理等领域【1】【2】【3】。
通过布置大量传感器节点于监测区域,传感器网络将改变我们与客观世界的交互方式。
但是位置信息是传感器节点采集信息中不可缺少的部分,没有位置信息的监测信息通常是无意义。
因此,确定获取信息的节点位置是传感器网络最基本的功能之一,对传感器网络应用的有效性起着关键的作用f4】IS]。
如在环境监测应用中需要知道采集的环境信息所对应的具体区域;对于突发事件,如需要知道森林火灾的现场位置,战场上敌我车辆运动的区域,化工管道泄漏的具体地点等。
对于这些问题,传感器节点必须首先知道自身的地理位置,这是进一步采取措施的基础【6】。
另一方面,传感器节点位置信息的获得又可以优化网络在其它方面的应用,比如提高网络路由效率、向布置者报告网络的覆盖质量、实现网络的负载均衡和网络拓扑的自配置等。
在传感器网络中,传感器节点存在着能量有限、可靠性差、节点规模大且随机布放、无线模块的通信距离有限等特点,传统的定位技术无法很好得适用于传感器网络。
全球定位系统(GlobalPositionSystem,简称GPS)成本和能耗高,限制
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了它在无线传感器网络中的应用。
局部定位系统(LocalPositionSystem,简称LPS)需建立高性能的基站设施,这对大多数低配置的传感器网络来说无疑是昂贵的负担。
因此,必须针对无线传感器网络节点的低成本、低能耗和通信能力有限的特点设计有效的定位算法。
1.2国内外研究现状
传感器网络的研究起步于20世纪90年代。
从21世纪开始,传感器网络技术引起了学术界、军界和工业界的极大关注。
美国所有著名院校几乎都有研究小组在从事传感器网络相关技术的研究,欧洲和日本等国家的研究机构也加入到传感器网络的研究之中。
在传感器网络中,传感器节点自身的正确位置是提供监测事件位置信息的前提。
定位技术作为传感器网络应用的关键技术之一,同样引起了各国研究者的关注。
随着传感器网络研究的深入开展,已经有一些应用于无线传感器网络的定位系统被提出,其中比较有代表性的定位系统有ActiveBadge系统【71,ActiveBat系纠8】,RADAR系纠91,Cricket系冽10】【n】,Medusa系统‘121等。
AT&TCambridge的ActiveBadge系统是最早的室内定位系统,它是由在建筑物内布置一个通过以太网连接的红外线传感器节点组成的网络,系统的定位精度以房间为单位。
但是由于红外线在阳光下无法正常工作,所以该系统的应用区域受到限制。
同时,红外信号传播距离短,使系统在建筑物内不得不安装许多传感器,导致系统扩展能力很差,需要巨额的安装、配置和维护费用。
ActiveBat系统是在Badge系统上的优化,它使用了超声波测距技术提供了比Badge更精确的定位功能。
但是,ActiveBat系统同样存在着可扩展性差、布置代价和总体成本高的缺点。
RADAR系统是微软公司基于IEEE802.11无线网络标准设计的一种室内定位系统。
在RADAR系统中,主要考虑建筑物的墙壁对信号传播的影响,建立信号衰落和传播距离间的关系。
虽然在试验环境中RADAR系统表现出良好的特性,但是在现实环境中,温度、障碍物、传播模式等条件往往都是变化的,使得该技术在实际应用中仍然存在很多困难。
Cricket系统是麻省理工学院的Oxygen项目的一部分,用来确定移动或静止节点在建筑物内的具体房间位置。
该系统利用无线射频信号和超声波信号到达时间间隔计算出未知节点到该发信号节点的距离。
然后通过比较到各个邻近发信号节2
第一章绪论
点的距离,选择出离自己最近的发信号节点,从而确定自身的房问位置。
Cricket系统受超声波传播方向性限制,不能实现任意两点间的测距和定位。
AHLos系统是一种迭代的定位算法,它利用信号到达时问差测量邻居节点间的距离。
该算法对信标节点(己知自身位置的节点)的密度要求高,不适用于规模大的传感器网络,而且迭代过程中存在累积误差。
我国无线传感器网络研究及其应用几乎与发达国家同步启动。
中科院上海微系统研究所、沈阳自动化所、软件研究所、计算所、电子所和合肥智能技术研究所等科研机构,哈尔滨工业大学、清华大学、浙江大学、西北工业大学和国防科技大学等院校在国内较早开展了传感器网络的研究。
目前国内对传感器网络定位技术的研究还不多,史龙【13】等在综合分析大量传感器网络定位算法的技术文献和最新研究成果的基础上,从测距技术和定位计算两方面阐述传感器网络节点定位的基本原理,着重论述和比较现有的经典定位算法。
钱字【14】等主要讨论了无线传感器网络在军事上的应用,并展望了该技术的美好前景。
王建刚115]等在论文中通过对典型分布式节点定位算法进行分析后,提出了一种新的分布式定位算法。
李春蓉【16】等重点对距离无关的定位算法进行研究和改进,提出一种改进的节点自定位算法,给出了算法的基本原理和实现方法。
而陈红阳【l‘H等则重点研究基于距离的定位算法,提出了基于接收信号强度均值的定位方案,并且在现场环境下验证了该方案的计算效率和定位性能。
1.3论文研究思路及章节结构
无线传感器网络节点定位技术是一项较复杂的技术,涉及的内容多、范围广.由于传感器节点资源受限的特点,与传统蜂窝网络相比,解决其目标节点定位问题有更大的挑战。
传感器网络节点的能量有限,存储能力和计算能力有限,这些约束要求定位算法必须是低复杂性的。
要进一步延长网络的生存周期,就必须要减少定位过程中的通信开销,因为无线通信的能耗是节点的主要能耗。
目前的算法大都在能耗、成本和精度上作了折中考虑,通过综合考虑节点的规模、成本及系统对定位精度的要求,来选择最合适的定位算法。
本论文的工作是围绕无线传感器网络节点自定位算法这一崭新课题进行的,论文的研究内容安排如下:
第一章主要介绍了无线传感器网络和其定位技术的研究背景及意义、国内外的研究现状;3
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第二章讨论了无线传感器网络的概念、结构及特点,节点定位技术的概念,并总结了近年来典型的定位系统和算法,最后还给出了定位算法性能评价标准。
接着,在第三章本文重点讨论了基于经典多维标度的传感器网络定位技术,并进行了不同参考点情况下经典多维标度定位算法的仿真实验。
在第四章中,重点讨论基于最小二乘标度定位算法的无线传感器网络定位机制,介绍了现有基于最小二乘标度定位算法。
在分析迭代多维标度定位算法基础上提出了其改进形式。
本章又针对现有的最小二乘标度算法对节点计算能力和存储能力要求高的问题,引入松弛解法思想,提出一种快速定位算法。
第五章是结论和展望,对课题研究工作进行总结,并对今后进一步的研究工作提出一些建议。
4
第二章无线传感器网络定位技术
第二章无线传感器网络定位技术
2.1无线传感器网络概述
传感器网络是当前国际上倍受关注的、由多学科高度交叉的新兴前沿研究领域。
传感器网络综合了传感器技术、嵌入式计算技术、现代网络及无线通信技术、分布式信息处理技术等,能够通过各类集成化的微型传感器协作地实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息,通过嵌入式系统对信息进行处理,并通过随机自组织无线通信网络以多跳中继方式将所感知信息传送到用户终端,从而真正实现“无处不在的计算”的理念。
传感器网络的研究采用系统发展模式,因而必须将先进的微电子技术、微加工技术、系统soC芯片设计技术、纳米材料与技术、现代信息通讯技术、计算机网络技术等相融合,以实现其微型化、集成化、多功能化及系统化、网络化,实现传感器网络特有的低功耗系统设计。
传感器网络具有十分广阔的应用前景,在军事国防、环境观测预报、医疗护理、智能家居、建筑物状态监控等许多领域都有重要的科研价值和巨大的实用价值,已经引起了世晃上很多国家的高度重视。
2.1.1传感器网络结构
在不同的应用中,传感器网络节点的组成不尽相同,但一般都包括传感器节
用户
图2.1传感器网络体系结构5
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点(sensornode)、汇聚节点(sinknode)和管理节点。
大量传感器节点随机布置在监测区域内部或附近,能够通过自组织方式构成网络。
传感器节点监测的数据沿着其它传感器节点逐跳传输,在传输过程中监测数据可能被多个节点处理,经过多跳后路由到汇聚节点,最后通过互联网或卫星到达管理节点。
用户通过管理节点对传感器网络进行配置和管理,发布监测任务以及收集监测数据。
传感器网络的结构如图2.1所示。
2.1.2传感器节点结构
传感器节点由传感器模块、处理器模块、无线通信模块和能量供应模块四部分组成,如图2.2所示。
传感器模块负责监测区域内信息的采集和数据转换,被监测物理信号的形式决定了传感器的类型:
处理器模块负责控制整个传感器节点的操作,存储和处理本身采集的数据以及其它节点发来的数据,处理器通常选用嵌入式CPU;无线通信模块负责与其它传感器节点进行无线通信,交换控制消息和收发采集数据,主要由低功耗、短距离的无线通信设备组成;能量供应模块为传感器节点提供运行所需的能量,通常采用微型电池。
传感器模块篙癸无线通信模块
卜H一一圈母一I
ttT
I能量供应模块
2.1.3传感器网络的特点
图2-2传感器节点结构
与传统的无线网络相比,无线传感器网络具有以下主要特点f18】【1争】:
◆大规模网络:
为了对一个区域进行监测,需要布置大量传感器节点,节点的数量可能达到成百上千。
传感器节点分布非常密集,通过大量采集信息能够提高监测的精确度,冗余节点的存在使系统有很强的容错能力。
◆硬件资源有限:
节点由于受价格、体积和能耗的限制,其处理能力、存储艟力6
第二章无线传感器网络定位技术
和通信能力等都十分有限。
与传统无线网络相比,传感器网络首要设计目标是能源的高效利用。
◆无中心、自组织性:
网络没有严格的控制中心,所有节点地位平等,组成对等式网络。
网络布设和展开无需依赖于任何预设的网络设备,节点通过拓扑控制和网络协议自动形成无线网络。
◆动态拓扑:
无线传感器网络是个动态网络,部分节点由于能量耗尽或环境因素造成失效,也有一些节点由于需要被补充到网络中。
这些都使网络的拓扑结构发生变化,因此网络应该具有动态拓扑功能。
◆多跳路由:
网络中节点通信距离有限,节点只能与它的邻居节点直接通信。
如果希望与其通信覆盖范围外的节点进行通信,则需要通过中间节点进行路由。
无线传感器网络中的多跳路由是由普通节点完成的,网络中每个节点既是信息的发送者,也是信息的转发者。
◆以数据为中心:
目前的互联网是一个以D地址为中心的网络。
传感器网络由于节点随机布置,节点编号与节点位置没有必然联系。
在使用传感器网络时,用户只关心事件出现的位置和时间,并不关心哪个节点监测到事件的。
◆应用相关性:
不同的应用背景对传感器网络的要求不同,其软、硬件平台和网络协议必然会有很大差别。
只有让系统更贴近应用,才能做出更高效的目标系统。
针对具体应用来研究传感器网络技术,是传感器网络设计不同于传统网络的显著特征。
2.2传感器节点定位技术简介
2.2.1基本概念和术语
传感器节点定位是无线传感器网络布置完成后面临的主要问题之一。
根据节点是否已知自身位置,把传感器节点分为信标节点foeaconnode或anchor,又称锚节点)和未知节点(unknownnode)。
信标节点可以通过携带GPS定位设备等手段获得自身精确位置。
未知节点通过信标节点的位置信息来确定自身位置。
无线传感器网络节点定位闯题可表述为:
依靠有限的信标节点,确定布置区域内未知节点的位置,并在传感器节点间建立起一定的空间关系。
下面对无线传感器网络定位中一些常用术语进行说明:
・邻居节点(neighbornodes):
传感器节点通信半径内的其它节点,称为该节7
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点的邻居节点;
・跳数(hopcount):
两个节点之间间隔的跳段总数,称为两个节点间的跳数;
・跳段距离(hopdistance):
两个节点之间间隔的各跳段距离之和,称为两节点间的跳段距离;
・连通(connectible):
是指节点间可以进行无线通信,称该节点互为连通;
・连通度(connectivity):
一个节点拥有的邻居节点数目,称为该节点的连通度;
・信标节点密度(beacondensity):
传感器网络中信标节点数目与所有节点数目的比值,称为该网络的信标节点密度;
2.2.2定位算法分类
无线传感器网络自定位算法的分类还没有一个统一的标准,现有的分类标准也不一定适用于每一种定位算法。
但下面这些分类方法能在一定程度上代表不同定位算法的特点:
(1)基于距离的定位算法和距离无关的定位算法
根据定位过程中是否测量节点间的实际距离,把定位算法分为:
基于距离(range-based)l筘J定位算法和距离无关㈣ge-丘ee)的定位算法【20】。
在基于距离的定位中,测量节点间距离或方位主要采用的方法有:
到达角度㈨西eofArrival,AOA)12¨,到达时间(TimeofArrival,TOA),到达时间差(TimeDifferenceofArrival,
TDOA)t221,接收信号强度(ReceivedSignalStrengthIndicator,RSSl)t231等。
基于距离的定位机制通常定位精度比较高,但对节点的硬件也提出了很高的要求。
而距离无关的定位机制无需测量节点间的距离或方位,降低了对节点的硬件要求,使得节点成本更适合于大规模传感器网络,但定位误差相应的有所增加。
(2)递增式定位算法和并发式的定位算法
根据节点定位的先后次序,把定位算法分为:
递增式(incremental)定位算法和并发式的(con∞rr∞t)定位算法1241。
递增式的定位算法通常从信标节点开始,信标节点附近的节点首先定位,依次向外延伸,各节点逐次进行定位,这类算法的主要缺点是定位过程中传播、累积测量误差;并发式的定位算法中所有的节点同时进行位置计算。
(3)基于信标节点的定位算法和无信标节点的定位算法
根据定位过程中是否使用信标节点,把定位算法分为:
基于信标节点的
第二章无线传感器网络定位技术
(beacon-based)定位算法和无信标节点的(beacon-丘ee)定位算法【列【2嚣。
前者在定位过程中,以信标节点作为定位的参考点,各节点定位后产生绝对坐标系统;后者只关心节点间的相对位置,在定位过程中无需信标节点,各节点先以自身作为参考点,将邻近的节点纳入自己定义的坐标系中,相邻的坐标系统依次转换合并,最后产生全局相对坐标系统。
绝对坐标系统可为网络提供唯一的命名空间,受节点移动性影响较小,有更广泛的应用领域。
(4)集中式定位算法和分布式定位算法
根据定位过程中是否需要集中式定位计算,把定位算法分为:
集中式(centrafizedcomputation)定位算法和分布式(distributedcomputation)定位算法12川。
集中式定位是指把所需信息传送到某个中心节点,进行节点的定位计算;分布式定位依赖节点闻的信息交换和协调,计算节点位置的工作在各个节点上完成。
2.2.3节点间距离(或角度)的测量方法
在基于距离的定位中,测量节点间距离或方位时采用的方法有RSSI、TOA、TDoA和AOA等。
RSSI:
该技术已知发射节点的信号强度,接收节点根据收到信号的强度,计算出信号的传播损耗,利用传输损耗经验模型估计传播距离,再根据定
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